বাষ্প এখন গেমের প্রস্তাবনাগুলি উন্নত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করবে

ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারী

বিশাল ডিজিটাল গেম স্টোরটিতে সহজেই অ্যাক্সেস পাওয়া সবচেয়ে বড় সমস্যাটি হ'ল কী খেলতে হবে তা নির্ধারণ করা। বাষ্প, যা বর্তমানে বৃহত্তম পিসি গেমিং ক্লায়েন্ট, ব্যবহারকারীদের পরবর্তী কী খেলতে হবে সে সম্পর্কে সুপারিশ দেয়। এটি রেটিংয়ের মতো অনেকগুলি কারণ এবং আপনার পছন্দমতো গেমগুলির ধরণের বিবেচনা করে এটি করে। এখন, ভালভ ব্যবহারকারীদের গেমগুলির স্বাদে আরও বেশি উপযুক্ত পরামর্শ দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিংকে কাজে লাগিয়ে এই আরও এক ধাপ এগিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছে।

ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারী

দ্য ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারী বাষ্পের জন্য একটি নতুন পরীক্ষামূলক বৈশিষ্ট্য। এটি সহজ রাখতে, এই স্টিমটি সমস্ত বাষ্প ব্যবহারকারীরা পরবর্তী কোন গেমটি খেলতে পারে তা জানতে ব্যবহার করতে পারেন। এটি একটি খুব স্বজ্ঞাত সিস্টেম, যা ব্যবহারকারীদের জেনার অনুসারে বাছাই করতে, ট্যাগ দ্বারা ফিল্টার করতে এবং ফলাফলগুলির সময় উইন্ডো সামঞ্জস্য করে।

ভালভ একটি মধ্যে ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারী এর কার্যকারিতা ব্যাখ্যা ব্লগ পোস্ট । নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের উপর ভিত্তি করে, প্রস্তাবক ব্যক্তিগতকৃত ফলাফল সরবরাহ করতে আপনার প্লেটাইম ইতিহাসের পাশাপাশি 'অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা' ব্যবহার করে।

“আমরা বহু মিলিয়ন স্টিম ব্যবহারকারী এবং বহু বিলিয়ন প্লে সেশনগুলির ডেটা ভিত্তিতে এই মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি, যা আমাদের দৃ results় ফলাফল দেয় যা বিভিন্ন খেলার প্যাটার্নের সংক্ষিপ্তকরণগুলিকে ক্যাপচার করে এবং আমাদের ক্যাটালগটি কভার করে। মডেলটিকে প্যারামিটারাইজড করা হয়েছে যাতে আমরা একটি নির্দিষ্ট সময় উইন্ডোর মধ্যে প্রকাশিত গেমগুলিতে আউটপুটকে সীমাবদ্ধ রাখতে পারি এবং গেমগুলিকে একটি উচ্চ বা নিম্ন অন্তর্নিহিত জনপ্রিয়তা পছন্দ করতে সামঞ্জস্য করা যায়। '

ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারী

নতুন গেমস

এটি সুপারিশকারী কীভাবে নতুন গেমগুলি পরিচালনা করে তা নিয়ে আসে? সদ্য প্রকাশিত শিরোনামগুলি, বিশেষত যারা কুলুঙ্গির বাজারকে লক্ষ্য করে তাদের একটি দুর্বল প্লেয়ারবেস থাকে to ফলস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্ক গেমগুলির সুপারিশ করতে সক্ষম হয় না যার সম্পর্কে কোনও ডেটা নেই। যেমনটি, ভালভ বলেছেন যে সুপারিশকারী এই 'ঠান্ডা শুরু হয়' আলাদাভাবে যোগাযোগ করেন।

“এটি বেশ দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে এবং পুনরায় প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে এটি কয়েক দিনের ডেটা সহ নতুন প্রকাশে আসে। এটি বলেছিল, এটি ব্র্যান্ডের নতুন সামগ্রীকে সন্ধান করার ক্ষেত্রে ডিসকভারি ক্যু দ্বারা পরিচালিত ভূমিকাটি পূরণ করতে পারে না এবং তাই আমরা এই সরঞ্জামটি তাদের পরিবর্তনের পরিবর্তে বিদ্যমান ব্যবস্থায় যুক্ত হতে দেখি ”'

আর একটি বিতর্কিত বিষয় হ'ল 'দি অ্যালগরিদম'। অনেকে বিশ্বাস করেন যে কোনও গেমটি অনেক ব্যবহারকারী দেখানোর জন্য এটি একটি নির্দিষ্ট মডেলের জন্য 'অনুকূলিত' হওয়া দরকার। বাষ্পের বাকী অংশগুলির মতো, নতুন ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারী কীভাবে কাজ করে তা তা নয়।

“আমরা ট্যাগ বা পর্যালোচনার মতো বহিরাগত উপাদানগুলির দ্বারা নয়, খেলোয়াড়রা যা করে তা দ্বারা চালিত হওয়ার জন্য প্রস্তাবককে ডিজাইন করেছি designed এই মডেলটির জন্য অনুকূল বিকাশকারীদের পক্ষে সর্বোত্তম উপায় হ'ল এমন একটি গেম তৈরি করা যা লোকেরা খেলতে পারে। যদিও আপনার স্টোর পৃষ্ঠায় আপনার গেম সম্পর্কে দরকারী তথ্য ব্যবহারকারীদের সরবরাহ করা গুরুত্বপূর্ণ, আপনি ট্যাগ বা অন্যান্য মেটাডেটা কীভাবে একটি সুপারিশ মডেল আপনার খেলা দেখবে তা প্রভাবিত করবে কিনা তা নিয়ে আপনার চিন্তিত হওয়া উচিত নয়। '

যদিও এটি এখনও কাজ চলছে, আপনি এখনই নিজের জন্য নতুন ইন্টারেক্টিভ সুপারিশকারীকে পরীক্ষা করতে পারেন।