nikp06/subwAI
📦 オープンソースプロジェクトnikp06
教師あり学習とCNNを用いて、Subway SurfersをプレイするAIを育成するプロジェクト。
subwAIは、ディープラーニング技術をリアルタイムゲームに応用するための包括的なフレームワークを提供します。本プロジェクトは、コンピュータビジョンと意思決定の交差点に焦点を当て、特に教師あり学習アプローチを採用しています。コアとなるアーキテクチャは、ゲーム画面からの視覚データを処理するCNNです。人間のプレイデータから生成されたデータセットでモデルを学習させる（模倣学習）ことで、エージェントは視覚入力とジャンプ、しゃがみ、レーン変更といったキーボード操作をマッピングする方法を習得します。リポジトリにはデータ収集、モデル学習、推論のためのスクリプトが含まれており、CNNを動的かつ高速な環境に適応させる方法を学ぶ開発者にとって最適なリソースです。画像分類をゲームプレイエージェントの主要な入力メカニズムとして使用する際の実現可能性と、高速なゲームにおけるレイテンシや特徴抽出の課題を浮き彫りにしています。
💡ハイライト
- ├─CNNを用いた画像分類の実装
- ├─模倣学習パイプラインの構築
- └─リアルタイムのゲーム制御
🎯対象
- ├─AI研究者
- ├─ゲーム開発者
- └─コンピュータビジョン愛好家