Il Machine Learning è divertente! — Parte 2

Come usare il Machine Learning per creare livelli di Super Mario Maker

Questo articolo è il secondo di una lunga serie, se lo hai già letto puoi saltare direttamente alla parte 3, parte 4, parte 5, parte 6, parte 7 o parte 8 cliccando i link diretti.

Nella parte 1 abbiamo detto che il Machine Learning usa algoritmi generici per estrapolare informazioni interessanti sui dati senza dover scrivere del codice specifico per il problema che si vuole risolvere. (Se non lo hai già letto, qui trovi la parte 1, leggila ora!).

Ora, vedremo uno di questi algoritmi generici fare qualcosa di veramente spettacolare — creare livelli di videogiochi che sembrano essere stati fatti da esseri umani. Costruiremo un Neural Network (rete neurale), la alimenteremo con i livelli di Super Mario già esistenti e vedremo i nuovi livelli saltar fuori come per magia!

Come per la parte 1, questa guida è per coloro che vogliono saperne di più sul Machine Learning, ma non hanno le idee chiare sul dove cominciare. L’obiettivo è quello di essere accessibile a chiunque — il che significa usare molte generalizzazioni e saltare un sacco di dettagli. Ma cosa importa? Se questa guida può far diventare qualcuno più interessato al Machine Learning, la missione potrà dirsi compiuta.