|
<>
|
|
|
|
Новая экспериментальная функция лаборатории Steam. № 1
|
|
Одно из преимуществ Steam - огромный каталог замечательных продуктов во всех жанрах от крупных компаний до небольших команд разработчиков. Но когда столько всего есть на выбор, пользователи жалуются, что нужен инструмент, который поможет подобрать игры по душе. Хотя сортировка с помощью меток может помочь, мы знаем, что нужно что-то больше, поэтому хотим использовать преимущества машинного обучения и предоставлять игрокам рекомендации согласно их предпочтениям. Совместите это с возможностью сразу подстраивать результаты под себя, сужая поиск и советник становится замечательным и мощным орудием для исследования Steam и поиска игр, которые вы полюбите.
Как это работает
В основе нового советника лежит нейросеть, которая изучает вашу историю игр, проведенное в играх время и другие данные, чтобы показывать соответствующую ваших предпочтений информацию. Это дало нам достаточно точную оценку и обнаружило нюансы в различных игровых шаблонах поведения игроков и пользовании нашим каталогом. Мы можем теперь ограничить результаты поиска временными рамками и по популярности одновременно. Вы будете видеть эти параметры и сможете выбрать как новинки, так и популярные игры десятилетней давности. Так же вы сможете увидеть неоспоримые хиты или нишевые самоцветы. И независимо от положения ползунка, результаты всегда будут индивидуальными для каждого пользователя.
Единственная информация, которую нейросеть получает непосредственно от нас - дата выпуска, что позволяет нам преодолевать временные рамки. Оказывается, использование даты выпуска улучшает результаты нейросети и упрощает их сортировки.
Хотим отметить, что для этой нейросети мы не используем метки или оценки рецензий. Это означает, что рецензии и метки просто не влияют на результат. Сеть не использует внешние данные, а делает вывод на основе свойств игры, изучая взаимодействие игроков с ней.
Мы даем возможность пользователям отсортировать финальные результаты по метке, поэтому они смогут сузить список игр. Но эта функция не является частью советника.
Нейросеть, созданная сообществом игроков Steam
Один из способов научить сеть - собрать как можно больше информации об игре, а потом делать догадки о том, какие игры похожи, чтобы делать рекомендации по этому «сходству». Но в таких случаях возможны всякие странные ошибки. Если вы любите играть в Beat Saber, это не значит, что мы должны рекомендовать вам только ритмичные музыкальные игры для ВР. Наша нейросеть действует иначе. Идея заключается в том, что игроки с похожими привычками играют в подобные игры, и если вы не играли в то, что играли они, то эта игра может вам понравиться. слот в казино
Найдено: 186 изображений на 16 страницах. Показано: изобажение 1 до 12.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
»
Последняя страница »
|
|
Случайное изображение
