Rileva anomalie nelle transazioni di gioco con il ML e Sagemaker (Italiano) | Detect Anomalies in Game Transactions with ML and Sagemaker (Italian)

Rileva anomalie nelle transazioni di gioco con il ML e Sagemaker (Italiano) | Detect Anomalies in Game Transactions with ML and Sagemaker (Italian)

AWS LIS-AWSII-8959

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Descrizione del corso Gli studi di gioco che stanno costruendo e gestendo più giochi tendono a rifare gran parte della convalida lato server dei dati transazionali ricevuti dai client di gioco. Questo corso riguarda l'utilizzo di un modello centrale (o più modelli per gioco) per l'offload dell'elaborazione del server e il miglioramento dei tempi di risposta del server. Il corso esamina le diverse anomalie associate ai dati delle transazioni di gioco e la modalità in cui il Machine Learning (ML) può aiutare a eseguire le convalide. Nota: questo corso fornisce trascrizioni/sottotitoli localizzati. La narrazione è in inglese. Obiettivi del corso Questo corso è progettato per insegnarti a: • Comprendere le transazioni di gioco e i dati associati • Riconoscere anomalie nelle transazioni di gioco • Rivedere i dati di esempio del report di gioco • Comprendere l'architettura di Machine Learning per l'esecuzione di convalide Destinatari principali Questo corso è rivolto a: • Gli sviluppatori di giochi • Analisti di dati che lavorano con le transazioni di gioco Prerequisiti È consigliabile che i partecipanti a questo corso possiedano: • Una comprensione dei concetti di gioco di base • Una comprensione di base del Machine Learning Riepilogo del corso: • Transazioni di gioco • Anomalie • Dati del report di gioco • Come può aiutare il ML • Demo
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