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Categoria: <span>Machine Learning</span>

Machine Learning: Treinando um modelo para tomar decisões em um Jogo de adição
Inteligência Artificial

Machine Learning: Treinando um modelo para tomar decisões em um Jogo de adição

Este artigo detalha o processo de desenvolvimento de um modelo de machine learning para a análise de desempenho em um jogo educativo de adição. Utilizando a biblioteca PyTorch e o motor de jogo Unity, o objetivo principal é classificar o desempenho do jogador (avancar ou permanecer no mesmo nível) com base em métricas como número de acertos consecutivos, tempo médio de resposta e total de erros cometidos. O artigo abrange desde a leitura e preparação dos dados até a criação, treinamento, avaliação e exportação do modelo para um formato compatível com outros ambientes, como Unity.

Inteligência Artificial: Domínio de Jogos com Aprendizagem por Reforço
Inteligência Artificial

Inteligência Artificial: Domínio de Jogos com Aprendizagem por Reforço

Reinforcement Learning é um ramo da Inteligência Artificial que se inspira muito em como aprendemos no dia a dia: por meio de tentativa e erro. Imagine que você está jogando um jogo de plataforma: e o NPC (o agente) pula, corre, enfrenta inimigos e coleta moedas — tudo para maximizar a quantidade de pontos (a recompensa) ao longo da aventura. Se você cair em um buraco ou bater em um inimigo, perde pontos (recompensa negativa); se coletar moedas ou derrotar chefes, ganha pontos (recompensa positiva). Ao jogar diversas vezes, você começa a “aprender” uma sequência de ações que leva aos melhores resultados. É exatamente isso que acontece no processo de Aprendizagem por Reforço.