Max Woolf a mélangé les apparences des centaines de créatures de Pokémon afin de créer ses propres versions des monstres de poche.
Le machine learning, ou apprentissage automatique en français, est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’utilisation de données et d’algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, en améliorant progressivement sa précision.
Concrètement, cela signifie qu’en donnant accès à des données à certains algorithmes, on peut leur apprendre à « apprendre ». Il est par exemple possible de donner des règles de bases et des objectifs à un algorithme afin de lui donner la capacité de faire marcher un avatar en 3D. Cela peut conduire à l’optimisation de techniques connues ou à la découverte de nouvelles méthodes. Dans d’autres cas, on peut apprendre à ce type d’algorithme à créer des images en se basant sur un jeu de donnée, comme le célèbre site This Person Does Not Exist qui génère des visages de personnes n’existant pas à chaque nouvelle visite du site.
Transformez-les tous !
C’est vers cette dernière catégorie de machine learning que Max Woolf, un habitué de la génération de contenu par ordinateur, a décidé de se tourner. Il s’est ainsi lancé le défi de faire apprendre à un ordinateur à quoi ressemble un Pokémon, afin d’en générer lui-même procéduralement. Une représentation de tous les Pokémon a ainsi été fournie à l’ordinateur qui a pu apprendre à les reconnaitre, à définir leurs caractéristiques puis à les recréer. Étonnamment, le résultat est plutôt convaincant.
Bien que certains designs soient un peu trop alambiqués pour être de véritables Pokémon, la majorité des Pokémon créés sont suffisamment crédibles pour tromper un non initié. Face au succès rencontré par ses créatures de poche personnalisées, Max Woolf a décidé de publier davantage de résultats.
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