Dino Reinforcement Learning offre une boîte à outils complète pour entraîner un agent IA à jouer au jeu de dinosaure de Chrome via reinforcement learning. En s'intégrant avec une instance Chrome sans interface via Selenium, il capture en temps réel les frames du jeu et les traite en représentations d'état optimisées pour les entrées du réseau Q profond. Le framework comprend des modules pour la mémoire de rejouement, l'exploration epsilon-greedy, des modèles de réseaux neuronaux convolutifs, et des boucles d'entraînement avec des hyperparamètres personnalisables. Les utilisateurs peuvent suivre la progression de l'entraînement via des logs en console et sauvegarder des checkpoints pour une évaluation ultérieure. Après l'entraînement, l'agent peut être déployé pour jouer en direct de manière autonome ou être testé contre différentes architectures de modèles. Son design modulaire permet une substitution facile des algorithmes RL, faisant de cette plateforme un environnement de experimentation flexible.

FACEIT Predictor exploite des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique pour analyser les données des matchs et estimer les probabilités de gain des joueurs sur différentes cartes. Cet outil peut aider les utilisateurs à prendre des décisions éclairées lors de la phase de veto des cartes et tout au long de leurs matchs, augmentant ainsi leurs chances de gagner. Grâce aux données et à l'analyse en temps réel, FACEIT Predictor fournit des informations cruciales qui peuvent transformer l'expérience de jeu.