Pengesyorkan Interaktif
Salah satu masalah terbesar yang timbul dengan mempunyai akses mudah ke gedung permainan digital besar adalah mencari tahu apa yang harus dimainkan. Steam, yang kini merupakan klien permainan PC terbesar, memberikan cadangan kepada pengguna mengenai apa yang akan dimainkan seterusnya. Ia melakukannya dengan mengambil kira banyak faktor, seperti penilaian, dan jenis permainan yang menurutnya anda sukai. Kini, Valve telah memutuskan untuk melangkah lebih jauh dengan memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menyarankan pengguna permainan yang lebih sesuai dengan citarasa mereka.
Pengesyorkan Interaktif
The pengesyorkan interaktif adalah ciri eksperimen baru untuk Steam. Agar mudah, alat ini dapat digunakan oleh semua pengguna Steam untuk mengetahui permainan mana yang akan dimainkan seterusnya. Ini adalah sistem yang sangat intuitif, yang membolehkan pengguna menyusun mengikut genre, menyaring mengikut teg, dan menyesuaikan jangka masa hasilnya.
Valve menjelaskan fungsi pengesyoran interaktif dalam a catatan blog . Berdasarkan model jaringan neural, penyarankan menggunakan sejarah waktu bermain anda bersama dengan 'data penting lain' untuk memberikan hasil yang diperibadikan.
'Kami melatih model berdasarkan data dari berjuta-juta pengguna Steam dan berbilion sesi permainan, memberi kami hasil yang kuat yang menangkap nuansa corak permainan yang berbeza dan merangkumi katalog kami. Model ini di parameterkan sehingga kami dapat membatasi output untuk permainan yang diluncurkan dalam jangka waktu yang ditentukan, dan dapat disesuaikan untuk memilih permainan yang lebih tinggi atau lebih rendah.
Pengesyorkan Interaktif
Permainan Baru
Ini menimbulkan persoalan bagaimana pengesyor mengendalikan permainan baru? Judul yang baru dikeluarkan, terutama yang mensasarkan pasaran khusus, cenderung mempunyai asas permainan yang lebih lemah. Oleh itu, rangkaian saraf tidak dapat mengesyorkan permainan yang tidak mempunyai data. Oleh itu, Valve mengatakan bahawa pengesyorkan mendekati 'permulaan sejuk' ini secara berbeza.
'Ia dapat bereaksi dengan cepat, dan ketika dilatih kembali, ia akan mengeluarkan rilis baru dengan hanya beberapa hari data. Namun, ini tidak dapat memenuhi peranan yang dimainkan oleh Discovery Queue dalam memaparkan kandungan baru, dan oleh itu kami melihat alat ini menjadi tambahan kepada mekanisme yang ada dan bukannya penggantian untuknya. '
Topik kontroversial lain adalah 'Algoritma'. Banyak yang percaya bahawa untuk permainan dapat dilihat oleh banyak pengguna, ia perlu 'dioptimumkan' untuk model tertentu. Seperti Steam yang lain, ini bukan cara pengesyoran interaktif baru berfungsi.
'Kami merancang penyarankan agar didorong oleh apa yang dilakukan oleh pemain, bukan oleh unsur-unsur ekstrinsik seperti teg atau ulasan. Cara terbaik bagi pengembang untuk mengoptimumkan model ini adalah dengan membuat permainan yang orang gemar bermain. Walaupun penting untuk memberi pengguna maklumat berguna tentang permainan anda di halaman gudangnya, anda tidak perlu menyusahkan sama ada teg atau metadata lain akan mempengaruhi bagaimana model cadangan melihat permainan anda. '
Walaupun masih dalam proses, anda boleh menguji cadangan interaktif baru untuk diri anda sekarang.
Teg wap injap
