Veröffentlicht von Nival
1. Jetzt muss der Programmierer (sprich: du!) alles über maschinelles Lernen in Erfahrung bringen und dann mit visueller Programmierung ein Cat-to-Human-Spracherkennungssystem bauen.
2. Das Spiel basiert ansatzweise auf den Technologien für maschinelles Lernen im echten Leben: von albernen Expertensystemen bis hin zu mächtigen rückgekoppelten neuralen Netzen, die die Zukunft vorhersagen können.
3. while True: learn() ist ein Knobel-/Simulationsspiel über mehr Knobeleien und Rätsel: maschinelles Lernen, neurale Netzwerbe, Big Data und KI.
4. In diesem Spiel bist du ein Programmierer, dem zufällig aufgefallen ist, dass seine Katze extrem gut darin ist, zu programmieren.
5. Sobald du dir einen soliden Geldfluss gesichert hast, kannst du dir haufenweise coole Hardware kaufen, mit der du deine Leistung verbessern kannst.
6. Drücke dann auf „Veröffentlichen“, um zu sehen, wie coole Datenstücke reibungslos über deinen Bildschirm gleiten.
7. Unsere Aufgaben basieren auf tatsächlichen Problemen, die mit maschinellem Lernen gelöst werden können.
8. Aber vor allem geht es darum, dass du deine Katze verstehst.
9. Du kannst die Dinge auf dem Bildschirm mit der Maus verschieben! Verbinde sie mit Linien (oh ja!)! Ausprobieren.
10. Das bedeutet, dass du als Freiberufler arbeiten musst – und das bringt allerlei Aufregung mit sich.
11. Dazu gehört ein selbstfahrendes Auto (mit deiner Katze als Fahrer).
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Nival |
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Öffnen Sie nun die von Ihnen installierte Emulator-Anwendung und suchen Sie nach seiner Suchleiste. Sobald Sie es gefunden haben, tippen Sie ein while True: learn() in der Suchleiste und drücken Sie Suchen. Klicke auf while True: learn()Anwendungs symbol. Ein Fenster von while True: learn() im Play Store oder im App Store wird geöffnet und der Store wird in Ihrer Emulatoranwendung angezeigt. Drücken Sie nun die Schaltfläche Installieren und wie auf einem iPhone oder Android-Gerät wird Ihre Anwendung heruntergeladen. Jetzt sind wir alle fertig.
Sie sehen ein Symbol namens "Alle Apps".
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$4.99 fur Mac OS | Nival | 677 | 4.89 |
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