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ゲーム業界の業務を生成モデルはどのように改善するか｜piqcy

本記事では、ゲーム業界において生成モデルがどのように業務の改善に貢献するか分析します。ゲーム業界でAI/MLの活用推進を検討されている方、またAI/MLの開発に携わっておりゲーム業界への提案を検討されている方に参考にしていただければ幸いです。﹁ゲーム業界﹂として、スマートフォン向けのモバイルゲームを開発している会社を想定します。ゲームに応じて様々な課金タイミングがあり、ビジネスモデルは一様ではありません。ただ、ビジネスモデルによりゲームの開発プロセスに大きな差異は発生しないと想定します。ゲームプラットフォームおよびゲームにおける課金タイミング﹁生成モデル﹂として、創作に用いられるような生成モデルを想定します。近年のChatGPTやStable Diffusionなどです。創作に用いられる生成モデルについては、次の記事にまとめています。記事の流れは、ゲーム業界の課題の理解、AI/MLに

Nyoho 2023/02/09

「ゲーム開発はリスクが高い事業です。そのリスクは、開発プロセスよりもリリース後に集中しています。リリース後にユーザーコミュニティが有害化することは離脱理由の2位、チートプレイヤーの存在は70%超の離脱を」

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MLOpsの各社の定義まとめ - Qiita

CI: 継続的インテグレーション CD: 継続的デリバリー CT: 継続的トレーニング CM: 継続的監視 2.2 Facebook Facebookのエンジニアブログを検索しましたが、ヒットしませんでした。FBLearnerでMLOpsを実践しているものの、定義を書いているわけではなさそうです。 2.3 Intel Intelのwebサイト内にてMLOpsで検索しましたが、SeldonのCTOの紹介と求人票以外はヒットしませんでした。 https://www.intel.com/content/www/us/en/search.html?ws=text#q=MLOps&t=All プロセッサを作るのがメインの会社だから、無くても仕方ないですね。 2.4 Microsoft 2.4.1 Microsoftの定義 MLOps:Azure Machine Learning を使用したモデル管

Nyoho 2020/12/20

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機械学習で泣かないためのコード設計 2018

2016/10/12 第16回全脳アーキテクチャ勉強会＠リクルートテクノロジーズ 2016/08/01 第19回画像の認識・理解シンポジウム、チュートリアル＠浜松 2016/06/29 第3回ステアラボ人工知能セミナー＠千葉工業大学（スカイツリータウン） 2016/06/21 人工知能セミナー第7回「自然言語処理のＡＩの最新動向」＠産総研 2016/01/13 確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウム＠早稲田大学にて一部を使用。画像×言語の研究に関する日本語資料としては、現在一番網羅的だと信じています。