Çevrimiçi Oyunculuğu Devrimleştirmek: Hike'ın Rush Platformu için Yapay Zeka Destekli Eşleştirme

Table of Contents

Hike Limited’deki Makine Öğrenimi ekibinin lideri olarak, Hike’ın gerçek para oyun ağı Rush için yenilikçi bir yapay zeka destekli eşleştirme sisteminin geliştirilmesine öncülük ettim. Amacımız, oyuncuları beceri seviyeleri, oyun davranışları ve genel kullanıcı deneyimlerine göre otomatik olarak eşleştirerek adil, ilgi çekici ve son derece kişiselleştirilmiş bir oyun deneyimi yaratmaktı.

Proje Genel Bakışı #

Rush ML projesi, rekabetçi oyun senaryolarında oyuncuları hızlı ve doğru bir şekilde eşleştirebilecek sofistike bir eşleştirme algoritması geliştirmeyi amaçladı. Bu sistem, tüm katılımcılar için adil ve keyifli maçlar sağlamak amacıyla oyuncu becerisi, oyun tercihleri ve geçmiş performans dahil olmak üzere birden fazla faktörü dengelemek zorundaydı.

Teknik Yaklaşım #

Temel Teknolojiler #

Algoritma geliştirme ve veri işleme için Python
Makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek için TensorFlow
Büyük ölçekli veri depolama ve analizi için BigQuery
İş akışı yönetimi ve planlama için Airflow
Satranç ELO ve TrueSkill sistemlerinden esinlenen özel geliştirilmiş sıralama algoritmaları

Temel Bileşenler #

Oyuncu Beceri Değerlendirmesi: Çeşitli oyuna özgü becerileri ve genel oyuncu performansını dikkate alan çok yönlü bir derecelendirme sistemi geliştirdik.
Davranış Analizi: Oyun tarzı, oyun tercihleri ve etkileşim kalıpları dahil olmak üzere oyuncu davranışını analiz eden modeller oluşturduk.
Gerçek Zamanlı Eşleştirme Motoru: Anında eşleştirme kararları verebilen yüksek performanslı bir sistem uyguladık.
Adalet Güvence Sistemi: Dengeli maçları sağlamak ve potansiyel haksız avantajları tespit etmek için algoritmalar geliştirdik.
Uyarlanabilir Öğrenme: Maç sonuçlarına ve oyuncu geri bildirimlerine dayalı olarak sürekli öğrenen ve uyarlanan bir sistem uyguladık.

Zorluklar ve Çözümler #

Zorluk: Maç kalitesini bekleme süreleriyle dengelemek. Çözüm: Sıra bekleme süreleri ve oyuncu havuzu büyüklüğüne göre eşleştirme kriterlerini ayarlayan dinamik bir algoritma geliştirdik.
Zorluk: Çeşitli bir oyuncu ekosisteminde adaleti sağlamak. Çözüm: Sadece kazanma/kaybetme oranlarının ötesinde çeşitli becerileri ve faktörleri dikkate alan çok boyutlu bir sıralama sistemi uyguladık.
Zorluk: Yeni oyuncu entegrasyonunu etkili bir şekilde yönetmek. Çözüm: Yeni oyuncular için hızlı bir değerlendirme sistemi oluşturduk, beceri seviyelerini hızla ölçmek ve eşleştirmeyi buna göre ayarlamak için ilk oyunları kullandık.

Uygulama Süreci #

Veri Analizi: Maç kalitesini ve oyuncu memnuniyetini etkileyen temel faktörleri belirlemek için BigQuery’yi kullanarak büyük miktarda geçmiş oyun verisini analiz ettik.
Algoritma Geliştirme: Python kullanarak eşleştirme algoritmalarını geliştirdik ve iyileştirdik, TensorFlow ile eğitilmiş makine öğrenimi modellerini dahil ettik.
Sistem Entegrasyonu: Eşleştirme sistemini Rush’ın oyun altyapısıyla entegre ettik, veri boru hatlarını ve model güncellemelerini düzenlemek için Airflow’u kullandık.
Test ve Optimizasyon: Çeşitli eşleştirme stratejilerini ve bunların oyuncu deneyimi üzerindeki etkilerini karşılaştırarak algoritmayı ince ayar yapmak için kapsamlı A/B testleri yaptık.
İzleme ve İterasyon: Eşleştirme kalitesini ve oyuncu memnuniyetini gerçek zamanlı olarak izleyen bir sistem uyguladık, bu da sistemin sürekli iyileştirilmesine olanak sağladı.

Sonuçlar ve Etki #

Oyuncu elde tutma oranlarında %40 artış sağladık.
Oyuncular tarafından bildirilen genel maç kalitesi derecelendirmelerini %60 artırdık.
Yüksek kaliteli eşleştirmeleri korurken ortalama sıra bekleme sürelerini %30 azalttık.
Adil olmayan eşleştirmeleri tespit edip önleyerek, bildirilen olumsuz oyun deneyimlerinde %50 azalma sağladık.

Sonuç #

Hike’ın Rush platformu için yapay zeka destekli eşleştirme sistemi, çevrimiçi oyun teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Gerçek zamanlı olarak birden fazla karmaşık faktörü başarıyla dengeleyerek, sadece oyuncu keyfini artırmakla kalmayıp aynı zamanda gerçek para oyun ortamında adillik ve rekabet gücünü de sağlayan bir sistem yarattık.

Bu proje, yapay zekanın oyun endüstrisinde kullanıcı deneyimlerini dönüştürme gücünü gösteriyor. Sofistike makine öğrenimi algoritmalarının daha ilgi çekici, adil ve kişiselleştirilmiş oyun ekosistemleri yaratmak için nasıl uygulanabileceğini gösteriyor.

Rush ML eşleştirme sisteminin başarısı, çevrimiçi oyun endüstrisinde, özellikle gerçek para oyun sektöründe yeni bir standart belirledi. Bu teknolojiyi geliştirmeye ve genişletmeye devam ederken, tüm oyuncular için hem heyecan verici hem de adil olan eşsiz bir oyun deneyimi sağlama konusunda Rush’ın taahhüdünün temel taşı olmaya devam ediyor.