while True: learn() ist ein Rätselspiel über maschinelles Lernen, neuronale Netze, Big Data und KI. Vor allem aber geht es darum, deine Katze zu verstehen.
Du spielst einen Programmierer, der gerade entdeckt hat, dass seine Katze ein Genie im maschinellen Lernen ist, aber an der Menschensprache scheitert. Also liegt es an dir, mit ein wenig Hilfe der Katze herauszufinden, wie maschinelles Lernen funktioniert, und einen Katze-zu-Mensch-Übersetzer zu bauen, Rätsel für Rätsel.
Was du tatsä...
while True: learn() ist ein Rätselspiel über maschinelles Lernen, neuronale Netze, Big Data und KI. Vor allem aber geht es darum, deine Katze zu verstehen.
Du spielst einen Programmierer, der gerade entdeckt hat, dass seine Katze ein Genie im maschinellen Lernen ist, aber an der Menschensprache scheitert. Also liegt es an dir, mit ein wenig Hilfe der Katze herauszufinden, wie maschinelles Lernen funktioniert, und einen Katze-zu-Mensch-Übersetzer zu bauen, Rätsel für Rätsel.
Was du tatsächlich tun wirst:
- Flussdiagramme aus fertigen Bausteinen zusammensetzen: Expertensysteme, Entscheidungsbäume, Perzeptrons, neuronale Netze und mehr
- Daten nach Form und Farbe sortieren, innerhalb von Grenzen für Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosten, und der Goldmedaille nachjagen
- Die Geschichte hinter jeder Technik lesen, mit Links zu Artikeln, Videos und Kursen, wenn du tiefer einsteigen willst
- Freelance-Aufträge annehmen, bessere Hardware kaufen, mit Startups zocken und deine Katze einkleiden
Programmiererfahrung ist nicht nötig, und im Spiel wird kein Code geschrieben. Es ist eine erste Landkarte des Fachgebiets, kein Kurs: Am Ende weißt du, was die Begriffe bedeuten, wozu jede Idee gut ist und warum sie wichtig war.
Gemacht für neugierige Menschen, die sehen wollen, wie die Ideen des maschinellen Lernens zusammenpassen, vor (oder statt) einem Kurs; für Eltern und Lehrkräfte, die Kinder an Logik heranführen; und für alle, die schlaue Katzen mögen.
Lerne die Ideen hinter dem maschinellen Lernen kennen
Jedes Rätsel stellt eine echte Technik vor, in der Reihenfolge, in der sie historisch entstand: von den bescheidenen Expertensystemen der 1960er bis zu rekurrenten neuronalen Netzen, die vorhersagen, was als Nächstes kommt. Eine kurze Notiz erklärt, was der Baustein im Spiel tut und was sein Gegenstück in der echten Welt macht, und handverlesene Links laden zum Weiterlesen ein. Keine Sorge: Alles spielt sich wie ein Rätselspiel.
Bauen, starten, feinjustieren
Zieh Bausteine aufs Spielfeld, verbinde sie, drücke auf „Release“ und sieh zu, wie die Daten fließen. Bronze ist meist leicht. Gold heißt: ein klügeres Schema finden, ein wenig Genauigkeit gegen Geschwindigkeit tauschen oder mit besserer Hardware zurückkommen. Eine Lösung, auf die du stolz bist, kannst du speichern und in späteren Aufträgen als einzelnen Baustein wiederverwenden.
Lebe das Leben eines freiberuflichen Data Scientists
Bahnbrechende Technologie braucht Zeit, Erfahrung und Geld, also verdienst du dir deinen Weg als Freelancer. Lies E-Mails von sehr seltsamen Kunden, wähle Aufträge, sitz tagelang allein in einem dunklen Zimmer, ohne ein Wort zu sagen, tausch dich in Foren aus. Genau das tun echte Data Scientists. Wir haben nachgeprüft.
Von selbstfahrenden Autos bis zu Startups
Die Aufträge sind von Problemen inspiriert, die maschinelles Lernen im echten Leben gelöst hat, darunter ein selbstfahrendes Auto mit deiner Katze am Steuer. Wenn du dich sicher fühlst, werde CTO eines Startups: deine Schemata gegen die gnadenlosen Gesetze des Marktes. Steig auf dem Höhepunkt aus und werde Tech-Guru, oder verlier alles und kriech zurück vor die Tür der Personalabteilung. Einen Versuch war es wert, oder?
Bessere Ausrüstung, besseres Leben!
Sobald das Geld fließt, kauf Hardware, auf der deine Schemata schneller laufen. Aber es geht nicht nur um Hardware: Gönn dir ein neues Smartphone, eine Nerd-Figur, schicke Outfits für deine Katze. Zum Teufel, du kannst dir sogar eine Aloe kaufen.
Fun Fact: Das ist mehr oder weniger genau das, was Spezialisten für maschinelles Lernen wirklich tun. Jetzt kannst du einer von ihnen werden (nur ohne das Gehalt). while True: learn() ist das beste Spiel über das Leben als Data Scientist, weil sonst niemand seltsam genug war, eines zu machen.
Spielbar nur mit der Maus oder mit einem Controller, auch auf dem Steam Deck. In mehr als 30 Sprachen verfügbar.
Konfigurationen
Windows
SteamOS + Linux
MacOS
Minimum*
OS: Windows 10 / 11
Processor: 2.0 GHz
Memory: 2 GB RAM
Graphics: Intel HD Graphics 3000
DirectX: Version 9.0
Storage: 500 MB available space
Minimum*
OS: Ubuntu 16.04+, SteamOS
Processor: 2.0 GHz
Memory: 2 GB RAM
Graphics: Intel HD Graphics 3000
Storage: 500 MB available space
Minimum*
OS: macOS 10.15+
Processor: Apple Silicon or Intel 2.0 GHz
Memory: 2 GB RAM
Graphics: Intel HD Graphics 3000
Storage: 500 MB available space
Bewertungen
9.5
Bewertung des Spiels
Basierend auf 3 Bewertungen, alle Sprachen inbegriffen
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