ゲーミング技術

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私はHikeの実際のお金を賭けるゲームネットワークであるRushのための革新的なAI駆動型マッチメイキングシステムの開発を主導しました。私たちの目標は、プレイヤーのスキルレベル、ゲーミング行動、全体的なユーザーエクスペリエンスに基づいて自動的にプレイヤーをマッチングすることで、公平で魅力的、そして高度にパーソナライズされたゲーミング体験を作り出すことでした。

プロジェクト概要 #

Rush MLプロジェクトは、競争的なゲームシナリオでプレイヤーを迅速かつ正確にペアリングできる洗練されたマッチメイキングアルゴリズムを開発することを目的としていました。このシステムは、すべての参加者にとって公平で楽しいマッチを確保するために、プレイヤーのスキル、ゲームの好み、過去の実績など、複数の要因のバランスを取る必要がありました。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython
• 機械学習モデルの構築とトレーニングのためのTensorFlow
• 大規模データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow
• チェスのELOシステムとTrueSkillシステムにインスパイアされたカスタムビルトのランキングアルゴリズム

主要コンポーネント #

1. プレイヤースキル評価: さまざまなゲーム固有のスキルと全体的なプレイヤーパフォーマンスを考慮する多面的な評価システムを開発しました。