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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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安置を機械学習で予測するには

FloRne

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2021/10/13 04:36

バトルロイヤルゲームにて安置の予測を機械学習でやろうと持ってます。例えばフェーズ1の安置の画像を入力にフェーズ4くらいの安置を表示する画像を出力するにはどういったアプローチで学習すれば可能ですか?

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fiveHundred

2021/10/13 05:38

「安置」「フェーズ」とか書かれていても、やっていない人には分かりません。 自分はたまたま興味があったので調べてはみましたが、大概の人はそこまではやりません。 画像など具体例を示したほうがいいでしょう。
guest

回答1

0

機械学習もバトルロイヤルゲームも素人ですが、気になった点を指摘しようと書き連ねた結果、回答レベルの長さや内容になってしまったので、こちらに記載します。

まず、「画像から安置を抽出することが出来ない」のか「フェーズ1での安置の位置や大きさはすでに抽出済みで、そこから安置の位置を予測するのが出来ない」のか(もしくはその両方なのか)が分かりません。
そもそも「画像から直接画像を出力する」ということを考えていたのかもしれませんが、画像を出力するだけでも非常に難しい(GANみたいなのをやらないといけない)ので、「画像から安置の位置を取得して、そこから将来の安置の位置を推測、その結果から用意したマップと安置を表した円を合成して出力する」というステップを踏むことになるかなと思います。

また、「画像から安置を抽出する」のは、機械学習というよりかは画像認識の分野になります。
機械学習ではない古典的なものでも、例えば「ハフ変換」というものがあるので、それでもいいのではないかと思いますが、どうなのでしょうか。

また、この問題の場合「最初の安置の中心からプレイヤーの位置までの距離」で確率が決まってしまうのではないかと思います。
ランダムなので逆に「この位置に確実に来る」ということもありません。
なので、「最初の安置の円を中心としたヒートマップ(もしくはグラフ)」で十分で、それだとプレイすればなんとなく分かるのではないかと思ってしまいます。
それを踏まえて、もしやるとしても(私は分かりませんが)統計学的な手法がいいのではないかと思います。
もしくは、安置の生成するシミュレーターを作れるのであれば、それを何度も実行してみて、それをグラフで表す、という方法も考えられますね(流石にゲームと全く同じかどうかは証明できませんが、なんとなくの結果は出てくると思います)。

投稿2021/10/13 05:38

fiveHundred

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fana

2021/10/13 07:56

用いられている言葉が謎すぎるので,内容がさっぱりわかりません…… (「安置」「フェーズ」が不明,さらに,それらと「画像」との関係性も不明) > 「安置」「フェーズ」とか書かれていても、やっていない人には分かりません。 > 自分はたまたま興味があったので調べてはみましたが とのことである様子ですが, もしも可能であるならば(多大な労力とならないのであれば),第三者にも読めるように,何か補足いただけないものでしょうか? (調べてみた結果の意味というのが質問者の意図する意味と同一なのか? という確認にもなるでしょうし)
fiveHundred

2021/10/13 10:17

ああ、自分で言っといて自分もやってる。 調べたところ、 https://wiki.denfaminicogamer.jp/fortnite/%E5%8F%8E%E7%B8%AE%E3%81%99%E3%82%8B%E5%86%86%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6 という記事が出てきたので、 - 安置とは円形のエリアのこと(円の外だとダメージを受ける) - 円(安置)はゲームの進行の応じて段階的に縮小される(その段階がフェーズ) - 円(安置)の大きさは段階(フェーズ)ごとに決まっている - 円(安置)はミニマップに表示される - 位置はランダムだが、前の円(安置)よりも外に出ることはない という認識でやっています。 「画像認識」という言葉は、ゲーム中のミニマップの画像から円を取得する、という工程のことを指しています。 もし勘違いしていた箇所があればすいません。
FloRne

2021/10/16 09:27

補足説明を入れず申し訳なかったです。そして適切な補足をありがとうございます。
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