遊戲技術

作為Hike Limited機器學習團隊的領導者，我主導了Rush（Hike的真錢遊戲網絡）創新AI驅動配對系統的開發。我們的目標是通過自動根據玩家的技能水平、遊戲行為和整體用戶體驗來匹配玩家，創造一個公平、引人入勝且高度個性化的遊戲體驗。

項目概述 #

Rush ML項目旨在開發一個複雜的配對算法，能夠在競技遊戲場景中快速準確地配對玩家。該系統需要平衡多個因素，包括玩家技能、遊戲偏好和歷史表現，以確保所有參與者都能獲得公平和愉快的比賽。

技術方法 #

核心技術 #

• 使用Python進行算法開發和數據處理
• 使用TensorFlow構建和訓練機器學習模型
• 使用BigQuery進行大規模數據存儲和分析
• 使用Airflow進行工作流管理和調度
• 受國際象棋ELO和TrueSkill系統啟發的自定義排名算法

關鍵組件 #

1. 玩家技能評估：開發了一個多方面的評級系統，考慮各種特定遊戲技能和整體玩家表現。