У статті розглянуто застосування методів машинного навчання для процедурної генерації контенту (PCG) в ігровій індустрії. Проаналізовано основні обмеження традиційних підходів до генерації контенту та переваги впровадження технік машинного навчання, таких як контрольоване та неконтрольоване навчання, підкріплювальне навчання (RL) і генеративні змагальні мережі (GANs). Описано, як ці техніки покращують різноманітність, адаптивність і якість згенерованого контенту. Окремо підкреслено важливість балансу між креативністю і узгодженістю, а також розглянуто етичні аспекти та виклики використання ML у PCG.