| Versión | 1.1.86 |
|---|---|
| Editor | Nival |
| Fecha de lanzamiento | 27 nov 2019 |
| Fecha Agregada | 27 nov 2019 |
| Requisitos del sistema operativo | iOS |
| Requisitos | Requires iOS 11.0 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Descargas totales | 3 |
| Descargas por semana | 1 |
| Precio | $4.99 |
Descripción
mientras que True: learn() es un juego de rompecabezas/simulación sobre cosas aún más desconcertantes: aprendizaje automático, redes neuronales, macrodatos e IA. Pero lo más importante, se trata de entender a tu gato.
En este juego, juegas como un codificador que accidentalmente descubrió que su gato es extremadamente bueno codificando, pero no tan bueno hablando el lenguaje humano. Ahora, este codificador (¡eres tú!) debe aprender todo lo que hay que saber sobre el aprendizaje automático y usar programación visual para construir un sistema de reconocimiento de voz de gato a humano.
Este juego se adapta mejor a...
- Personas que quieren saber más sobre cómo funcionan el aprendizaje automático y las tecnologías relacionadas
- Padres y maestros que buscan una manera fácil y divertida de hacer una introducción al pensamiento lógico, la programación y las tecnologías para niños.
- Programadores que quieran aprender nuevos conceptos que puedan aplicar a su propia codificación.
- Aquellos que quieren jugar y no sentirse culpables por perder el tiempo (¡aunque creemos que no deberías sentirte culpable en absoluto mientras juegas!)
- Jugadores a los que les gusta mantener sus cerebros ocupados y trabajando de diferentes maneras, mientras se divierten
- Los jugadores que buscan mejorar sus habilidades para resolver problemas y sienten una inmensa sensación de satisfacción y logro que lo acompaña
- Personas a las que les gustan los gatos inteligentes.
¡Aprende cómo funciona el aprendizaje automático en la vida real!
El juego se basa libremente en tecnologías de aprendizaje automático de la vida real: desde tontos sistemas expertos hasta poderosas redes neuronales recurrentes, capaces de predecir el futuro. No te preocupes: todo se desarrolla como un juego de rompecabezas. ¡No se requiere experiencia en codificación!
¡Conviértete en un mago de la ciencia de datos!
¡Arrastra objetos alrededor de tu pantalla con un mouse! ¡Conéctalos con líneas (oh sí)! Probar. Fallar. Optimizar. Intentar otra vez. Luego presione el botón Liberar y vea que los dulces datos fluyen sin problemas a través de su pantalla.
¡Adopte el estilo de vida aventurero de un especialista en aprendizaje automático!
Diseñar una tecnología innovadora requiere tiempo, experiencia y dinero. Eso significa que tendrás que trabajar como autónomo, con toda la emoción que conlleva. ¡Reciba correos electrónicos! ¡Acepta contratos! ¡Siéntate solo en una habitación oscura durante días sin decir una sola palabra! ¡Socializa en los foros! ¡Eso es lo que hacen los verdaderos científicos de datos!
¡La codificación se volvió real!
Nuestras búsquedas se basan en problemas reales, resueltos mediante aprendizaje automático. Esto incluye construir un auto sin conductor (con tu gato como piloto). Y si realmente quieres probar tu poder de programación, puedes convertirte en CTO de una startup: ¡son tus habilidades y tus esquemas contra las leyes salvajes del mercado! Gana una fortuna, despreocúpate de tus jefes y conviértete en un gurú de la tecnología O pierde todo y regresa a la puerta del departamento de recursos humanos: al menos valió la pena intentarlo, ¿verdad?
¡Mejora tu equipo, mejora tu vida!
Una vez que asegure un flujo de efectivo estable, podrá comprar un montón de hardware sofisticado para mejorar su rendimiento. ¡Pero no se trata solo del hardware! ¡Cómprate un nuevo teléfono inteligente o una figura geek! ¡Compra ropa elegante para tu gato! Demonios, ¡incluso puedes comprarte un aloe!
Dato curioso: esto es lo que realmente hacen los especialistas en aprendizaje automático. ¡Ahora, puedes convertirte en uno de ellos (menos el dinero)! mientras que True: learn() es el mejor juego para ser un especialista en ciencia de datos porque nadie más ha sido lo suficientemente raro como para hacer otro.
