Maschinelles Lernen

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ermöglicht es Software, die Leistung zu verbessern und Entscheidungen zu treffen, ohne explizite Programmierung, indem Muster in Daten analysiert werden, was Anwendungen ermöglicht, sich intelligent an das Benutzerverhalten und die Umweltbedingungen in verschiedenen Entwicklungskontexten anzupassen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Dieser KI-Teilbereich verwendet rechnerische Methoden, um iterativ aus Daten zu "lernen" und die Genauigkeit und Leistung durch Erfahrung zu verbessern, anstatt durch explizite Anweisungen. Entwickler können maschinelles Lernen durch verschiedene Methoden implementieren, einschließlich überwachtem Lernen (unter Verwendung von beschrifteten Trainingsdaten), unüberwachtem Lernen (Identifizierung von Mustern in unbeschrifteten Daten) und verstärkendem Lernen (Optimierung von Aktionen durch Versuch und Irrtum).

In Echtzeit-3D-Anwendungen ermöglicht maschinelles Lernen anspruchsvolle Charakterverhalten, prozedurale Inhaltserzeugung, Physiksimulationen und personalisierte Benutzererlebnisse. Werkzeuge wie Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) bieten zugängliche Rahmenbedingungen für die Implementierung dieser Fähigkeiten, ohne dass tiefgehende Expertise in KI erforderlich ist.

Wie wird maschinelles Lernen verwendet?

Mit dem Wachstum von Datensätzen und der Zunahme der Rechenleistung erweitert maschinelles Lernen weiterhin die Grenzen dessen, was in interaktiven Anwendungen möglich ist, und ermöglicht intelligentere, reaktionsschnellere und personalisierte Erlebnisse in den Bereichen Gaming, Simulation, Training und Visualisierung.