Dino Reinforcement Learning — это полный набор инструментов для обучения AI-агента играть в игру динозавров Chrome с помощью обучения с подкреплением. Интеграция с безголовым Chrome через Selenium обеспечивает захват игровых кадров в реальном времени и их обработку в представления состояний, оптимизированные для входных данных глубоких Q-сетей. В рамках реализованы модули памяти воспроизведения, эвристического исследования epsilon-greedy, моделей сверточных нейронных сетей и циклов обучения с настраиваемыми гиперпараметрами. Пользователи могут отслеживать прогресс обучения через консольные логи и сохранять контрольные точки для последующей оценки. После обучения агент может быть запущен для автономной игры или протестирован против различных архитектур моделей. Модульный дизайн облегчает замену алгоритмов RL, что делает платформу гибкой для экспериментов.

FACEIT Predictor использует сложные алгоритмы машинного обучения для анализа данных матчей и оценки вероятности победы игроков на различных картах. Этот инструмент может помочь пользователям принимать обоснованные решения на этапе вето карт и на протяжении их матчей, в конечном итоге увеличивая шансы на выигрыш. С помощью данных и аналитики в реальном времени, FACEIT Predictor предоставляет ключевые инсайты, которые могут преобразить игровой процесс.