Эссе о разработке игр, мышлении и книгах

Предпочтения игроков в стратегии

Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.

Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.

Недавно я делал опрос о предпочтениях игроков в стратегии.

В предыдущем посте мы очищали данные, в этом попробуем чего-нибудь в них найти.

В посте вы найдёте «интерактивный исследовательский стенд» с кучей графиков, на которых можно смотреть разницу между двух выборок на ваш выбор. Выборок много — на любой вкус и цвет, поэтому щелкать можно долго — делитесь в Telegram и Discord найденными закономерностями.

Но будьте аккуратны с выводами. Данных мало, а в некоторых случаях совсем мало. Например, разница между размерами выборок мужчин и женщин примерно десятикратная => интерпретировать отличия между ними следует очень осторожно.

В целом, не воспринимайте этот пост как полноценное исследование. Уверен, многие аналитики мне бы руки за такое оторвали. Пришили и снова оторвали. Пользуйтесь постом как интерфейсом к данным, а выводы делайте свои.

Далее

Автоматический генератор квестов

Изначально статья была опубликована на Хабре в 2013 году, но я решил вернуть её в блог. Изменений не делал, поэтому подача может немного отличаться от традиционной.

Несмотря на то, что вопрос автоматической генерации заданий в RPG достаточно древний, общедоступных работающих версий таких генераторов почти нет (скорее совсем нет), если не считать совсем примитивных вариантов. Работ по этой теме тоже не много, хотя, если активно гуглить, кое-что можно откопать. Поэтому надеюсь, что этот текст (и сам генератор, ссылка на репозиторий есть в конце статьи) будет полезен.

Для торопливых: визуализация одного из полученных заданий.

Далее

Мышление письмом

Из манги [Bakuman](https://en.wikipedia.org/wiki/Bakuman "Bakuman")

Из манги Bakuman

Мышление письмом — это практика перевода своих мыслей в письменную форму.

То, чем я преимущественно занимаюсь в этом блоге, и, по мере сил, на работе.

Наконец нашёл время рассказать про эту штуку подробнее.

Далее

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее

Жизнь и работа с моделями

Масштабная модель кораблика. [Источник](https://www.modelboats.co.uk/news/article/puffin/525).

Масштабная модель кораблика. Источник.

Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.

Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.

Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.

Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:

  • Переходя из комнаты в комнату мы знаем предполагаем, что мебель будет расставлена аналогично прошлому посещению.
  • В холодильнике мы ожидаем увидеть еду, которая, по нашему прогнозу, утолит голод.
  • Мы ожидаем, что участники дорожного движения будут вести себя в рамках общеизвестных правил. Если машина даёт сигнал поворота, мы прогнозируем, что она повернёт.

Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:

  • Мебель в комнате могла быть переставлена во время нашего отсутствия. В некоторых случаях самой комнаты может уже не быть.
  • Супруг мог подъесть оставшуюся еду или та могла испортиться.
  • Водитель мог включить поворотник из-за ошибки, а может он просто человек такой.

Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:

  • Не воспринимаем весь спектр информации об окружении, например, не видим в инфракрасном свете.
  • Сигналы до органов восприятия и от них до мозга передаются не мгновенно.
  • Мозг тоже работает не мгновенно.

Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.

Поэтому.

Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.

Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.

Далее