O Steam usará aprendizado automático para recomendar jogos. Isso deve facilitar a vida dos usuários e jogadores, dada a enorme quantidade de títulos que a plataformpossui. Portanto, muitas jóias escondidas estão esperando serem descobertas. Porém, encontrá-las não é fácil.
Como o navegador Steam nunca foi especialmente famoso por seu uso simples, a plataforma criou um recurso de recomendação baseado no aprendizado automático, especialmente focado em encontrar esses títulos enterrados entre muitos outros na plataforma.
Steam e sua recomendação baseada no aprendizado de máquina
Para esta experiência, nós veremos o histórico de jogo para gerar uma lista de títulos personalizados para você.
No anúncio da Steam, a plataforma explica que o seu recomendador tem um modelo de rede neural treinado para recomendar jogos com base no histórico de jogos do usuário, junto com outros destaques.
O treinamento deste modelo foi realizado com dados de milhões de usuários do Steam e muitos bilhões de sessões de jogo, o que nos dá resultados sólidos, que capturam as singularidades dos diferentes padrões de jogo, e também abrange nosso catálogo. Os parâmetros incluídos neste modelo de rede neural nos permitem limitar os resultados, por exemplo, a jogos lançados dentro de um período de tempo específico que podemos ajustar para favorecer jogos com um nível subjacente de popularidade maior ou menor.
Sobre os parâmetros
Esses parâmetros são aqueles que são refletidos no mecanismo de pesquisa. Há uma diferença neste modelo em relação aos outros de acordo com o Steam.
O modelo de rede neural não se beneficia com informações provenientes dos jogos Steam, mas aprende com os jogos por si mesmo durante o processo de treinamento. De fato, a única informação sobre o jogo que é explicitamente incorporada no processo é a data de lançamento, que permite a seleção do período de tempo no seletor de data de lançamento.
O Steam, de fato, coloca ênfase especial em não ser usado neste modelo ou em informações de tags ou pontuações de revisão. Geralmente, as revisões são usadas para desacreditar os atos de um desenvolvedor, em vez de avaliar o título em si, portanto, não seria uma informação útil, especialmente para o modelo.
Uma parte importante deste recomendador, diz a Steam, é encontrar o que ele considera “joias escondidas”. A Steam acredita que esta ferramenta será útil para aqueles em ambas as extremidades desse espectro. Nós vimos que, especialmente para aqueles que jogam muitos jogos, procurar na parte inferior do “nicho” de uma série de jogos pode ser uma maneira muito eficaz de encontrar pedras escondidas.
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Steam usará aprendizado automático para recomendar jogos, porém sistema apresenta falhas
Vamos dar um exemplo. Se eu comprei vários jogos fora do Steam e não siga estas condições, é possível que a lista de “Popular” não seja útil. Assim, é possível ver vários títulos que temos em nossa biblioteca ou já temos em outras lojas. Então encontrar novos jogos pode ser mais complicado.
A Valve, na verdade, explica isso. Se um jogo não está sendo usado porque é novo, este recomendador pode não mostrá-lo.
Steam Labs
A recomendação Steam faz parte de uma nova iniciativa da Steam chamada Steam Labs. Nela, a Valve poderá testar funções experimentais com seus usuários. Outros recursos novos acompanham o Steam Labs. São eles, o Micro Trailers, que apresenta um catálogo de trailers de apenas 6 segundos. O outro é The Automated Show, que mostra uma compilação de meia hora com novos trailers de jogos Steam.
Esta ferramenta é simplesmente uma outra tentativa de acalmar desenvolvedores. Uma das críticas é que muitos jogos não têm o reconhecimento ou a visibilidade que eles pensam que merecem. Além disso, nas ofertas de verão do Steam, houve confusões. Alguns usuários acabaram removendo títulos de suas listas de desejos.
Esses desenvolvedores tinham a percepção de que a Steam favorecia os grandes jogos da plataforma contra títulos menores. Ainda é cedo para não deduzir que os usuários vão acabar encontrando falhas no mecanismo de busca. Porém, esta é uma boa iniciativa para aqueles que querem encontrar um jogo na loja. Portanto, existem muitas joias escondidas por aí.
