游戏技术

作为Hike Limited机器学习团队的负责人，我主导了Rush（Hike的真钱游戏网络）创新人工智能驱动匹配系统的开发。我们的目标是通过自动根据玩家的技能水平、游戏行为和整体用户体验来匹配玩家，创造一个公平、有吸引力且高度个性化的游戏体验。

项目概述 #

Rush ML项目旨在开发一个复杂的匹配算法，能够在竞技游戏场景中快速准确地配对玩家。该系统需要平衡多个因素，包括玩家技能、游戏偏好和历史表现，以确保所有参与者都能获得公平和愉快的比赛。

技术方法 #

核心技术 #

• 使用Python进行算法开发和数据处理
• 使用TensorFlow构建和训练机器学习模型
• 使用BigQuery进行大规模数据存储和分析
• 使用Airflow进行工作流管理和调度
• 受国际象棋ELO和TrueSkill系统启发的自定义排名算法

关键组件 #

1. 玩家技能评估：开发了一个多方面的评级系统，考虑各种特定游戏技能和整体玩家表现。