1. Отличная статья! Давно искал подобные обзоры. Очень полезно, что собраны игры разного уровня сложности, от совсем простых для начинающих, вроде Machine Learning for Kids, до более сложных, как Screeps. Теперь есть четкий план, с чего начать погружение в машинное обучение, играя. Спасибо автору за подробные описания и критерии выбора!
2. «While True: learn» – это просто находка! После прочтения статьи сразу же начал играть и понял, как концепции машинного обучения работают на практике. Очень наглядный и увлекательный способ обучения. Статья отлично подчеркивает тренд геймификации, и я полностью с этим согласен. Обучение должно быть интересным!
3. Очень понравилась таблица сравнения игр. Помогла быстро сориентироваться и выбрать оптимальный вариант для себя. Ранее слышал о Human Resource Machine и 7 Billion Humans, но не знал, что они так хорошо подходят для изучения основ алгоритмов. Обязательно попробую!
4. Статья очень полезная, особенно для тех, кто только начинает знакомиться с машинным обучением. Подробное описание каждой игры, плюсы и минусы – все это помогает сделать осознанный выбор. Отдельное спасибо за упоминание AI Dungeon, звучит очень интересно и креативно!
5. Прекрасный обзор! Рад, что автор уделил внимание не только популярным играм, но и менее известным, но не менее полезным симуляторам, таким как TIS-100 и Shenzhen I/O. Это показывает глубокое понимание рынка образовательных игр в области AI. Советы по эффективному использованию игр тоже очень ценные. Рекомендую всем, кто хочет освоить машинное обучение в игровой форме!
