O desenvolvedor cria um novo Pokémon usando o algoritmo

Você os pegou? E se você os inventou? Graças ao aprendizado de máquina, um desenvolvedor criou seu próprio software Pokémon Os entusiastas do computador são incentivados a fazer o mesmo.

a aprendizado de máquinaO aprendizado de máquina, ou aprendizado de máquina em francês, é um ramo da inteligência artificial que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão.

Concretamente, isso significa que, ao conceder acesso aos dados a alguns AlgoritmosPodemos ensiná-los a “aprender”. Podemos, assim, treinar esse tipo de algoritmo para gerar imagens com base em um conjunto de dados, como o popular site Esta pessoa não existe O que gera rostos de pessoas que não existem a cada nova visita ao site.

Converta todos eles!

É em direção a esta última aula de aprendizado de máquina Max WolfUm regular no negócio de criação de conteúdo de computador, ele decidiu ficar por aqui. E então ele se propôs o desafio de fazer o computador aprender o que é
Pokémon, a fim de gerá-lo processualmente. Assim, uma representação de todos os Pokémon foi submetida ao computador, que foi capaz de aprender a identificá-los, identificar suas características e, em seguida, recriá-los. Surpreendentemente, o resultado é bastante convincente.

Embora alguns dos designs sejam um pouco complicados demais para serem um Pokémon real, a maioria dos Pokémon criados é confiável o suficiente para enganar os não iniciados. Confrontado com o sucesso de suas criaturas de bolso pessoais, Max Wolf decidiu publicar mais descobertas.

O desenvolvedor criou um novo Pokémon usando aprendizado de máquina – Geeko

Por uma questão de nostalgia, Max Wolf também desenvolveu um algoritmo baseado apenas em 151 Pokémon de primeira geração.

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Disponível no github

No entanto, deve-se ter em mente a boa qualidade dos resultados obtidos. Na verdade, esse tipo de algoritmo produz um grande número de resultados, muitos dos quais contêm erros visuais significativos, tornando-os inutilizáveis. Portanto, talvez Max Wolff devesse ter classificado os resultados para manter apenas os melhores. De qualquer forma, o resultado ainda é muito agradável.

Quem quiser também pode colocar a mão na massa e experimentar o algoritmo por conta própria. Max Wolf já anunciou seu algoritmo github. Se desejar, você pode baixá-lo em este é o endereço.

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