Некоторые возможности машинного обучения, доступные для инди-разработчиков:

• Создание интеллектуальных неигровых персонажей (NPC). 1 Они могут обучаться на основе поведения игроков и адаптироваться к их действиям. 1 Например, если игрок часто использует определённые стратегии, NPC могут менять свои тактики, чтобы противостоять этим подходам. 1
• Оптимизация игрового процесса. 1 Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о том, как игроки взаимодействуют с игрой, и в реальном времени настраивать уровень сложности. 1 Это обеспечивает более сбалансированный игровой процесс и предотвращает разочарование игроков. 1
• Генерация контента. 1 Алгоритмы машинного обучения могут создавать новые уровни, карты и даже целые миры на основе существующих данных. 1 Это позволяет значительно сократить время на разработку и расширить контент игры. 1
• Улучшение визуальных эффектов. 1 Алгоритмы машинного обучения могут улучшать качество графики за счёт повышения разрешения изображений и улучшения деталей. 1 Например, технологии суперразрешения позволяют увеличить качество текстур, что делает игру более реалистичной. 1

Для реализации возможностей машинного обучения можно использовать, например, такие инструменты, как Unity ML-Agents, TensorFlow и PyTorch. 2