Steam Artık Oyun Önerilerini İyileştirmek İçin Makine Öğrenimini Kullanacak

Devasa bir dijital oyun mağazasına kolay erişimle gelen en büyük sorunlardan biri ne oynayacağını bulmaktır. Şu anda en büyük PC oyun istemcisi olan Steam, kullanıcılara daha sonra ne oynayacakları konusunda tavsiyeler veriyor. Bunu, derecelendirmeler ve tercih ettiğinizi düşündüğü oyun türleri gibi birçok faktörü dikkate alarak yapar. Şimdi Valve, kullanıcılara zevklerine daha uygun oyunlar önermek için makine öğrenimini kullanarak bunu bir adım daha ileri götürmeye karar verdi.

Etkileşimli Öneri Aracı

Etkileşimli öneri aracı, Steam için yeni bir deneysel özelliktir. Basit tutmak için, bu araç tüm Steam kullanıcıları tarafından daha sonra hangi oyunun oynanacağını bulmak için kullanılabilir. Kullanıcıların türlere göre sıralama yapmasına, etiketlere göre filtrelemesine ve sonuçların zaman penceresini ayarlamasına olanak tanıyan çok sezgisel bir sistemdir.

Valve, bir blog gönderisinde etkileşimli tavsiye aracının işleyişini açıkladı. Bir sinir ağı modeline dayalı olarak, öneri sahibi, kişiselleştirilmiş sonuçlar sağlamak için "diğer göze çarpan veriler" ile birlikte oyun zamanı geçmişinizi kullanır.

"Modeli milyonlarca Steam kullanıcısından ve milyarlarca oyun oturumundan gelen verilere dayanarak eğitiyoruz, bize farklı oyun modellerinin nüanslarını yakalayan ve kataloğumuzu kapsayan sağlam sonuçlar veriyoruz. Model, çıktıları belirli bir zaman aralığı içinde piyasaya sürülen oyunlarla sınırlayabilmemiz ve daha yüksek veya daha düşük temel popülerliğe sahip oyunları tercih edecek şekilde ayarlanabilmemiz için parametrelenmiştir.”

Yeni oyunlar

Bu, öneri sahibinin yeni oyunları nasıl ele aldığı sorusunu gündeme getiriyor? Yeni çıkan oyunlar, özellikle niş bir pazarı hedefleyenler, daha zayıf bir oyuncu tabanına sahip olma eğilimindedir. Sonuç olarak, sinir ağı, hakkında hiçbir verisi olmayan oyunları öneremez. Bu nedenle Valve, tavsiye sahibinin bu “soğuk başlangıçlara” farklı yaklaştığını söylüyor.

"Oldukça hızlı tepki verebilir ve yeniden eğitildiğinde yalnızca birkaç günlük veriyle yeni sürümleri alır. Bununla birlikte, Keşif Kuyruğu'nun yepyeni içeriğin ortaya çıkmasında oynadığı rolü dolduramaz ve bu nedenle bu aracı, onların yerine geçmekten ziyade mevcut mekanizmalara ek olarak görüyoruz."

Bir diğer tartışmalı konu ise “Algoritma”. Birçoğu, bir oyunun birçok kullanıcı tarafından görülmesi için belirli bir model için “optimize edilmesi” gerektiğine inanıyor. Steam'in geri kalanı gibi, yeni etkileşimli öneri aracı da bu şekilde çalışmıyor.

“Tavsiyeciyi, etiketler veya incelemeler gibi dışsal unsurlar tarafından değil, oyuncuların yaptıklarıyla yönlendirilecek şekilde tasarladık. Bir geliştiricinin bu model için optimizasyon yapmasının en iyi yolu, insanların oynamaktan keyif aldığı bir oyun yapmaktır. Mağaza sayfasında kullanıcılara oyununuz hakkında faydalı bilgiler sağlamak önemli olsa da, etiketlerin veya diğer meta verilerin bir öneri modelinin oyununuzu nasıl gördüğünü etkileyip etkilemeyeceği konusunda endişelenmemelisiniz."

Hala devam eden bir çalışma olsa da, yeni etkileşimli önericiyi hemen şimdi kendiniz deneyebilirsiniz.