{"id":17045,"date":"2019-07-12T10:44:11","date_gmt":"2019-07-12T16:44:11","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17045"},"modified":"2019-07-12T10:44:11","modified_gmt":"2019-07-12T16:44:11","slug":"steam-ahora-usara-el-aprendizaje-automatico-para-mejorar-las-recomendaciones-del-juego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/steam-ahora-usara-el-aprendizaje-automatico-para-mejorar-las-recomendaciones-del-juego\/","title":{"rendered":"Steam ahora usar\u00e1 el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar las recomendaciones del juego"},"content":{"rendered":"<p><span>Uno de los problemas m\u00e1s grandes que viene con tener un acceso f\u00e1cil a una tienda de juegos digitales masiva es decidir qu\u00e9 jugar.\u00a0Steam, que actualmente es el mayor cliente de juegos de PC, ofrece recomendaciones a los usuarios sobre qu\u00e9 jugar a continuaci\u00f3n.\u00a0Lo hace teniendo en cuenta muchos factores, como las clasificaciones y los tipos de juegos que cree que prefiere.\u00a0Ahora, Valve ha decidido llevar esto un paso m\u00e1s all\u00e1 utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico para sugerir a los usuarios juegos que sean m\u00e1s adecuados para su gusto.<\/span><\/p>\n<h3><span>Recomendaci\u00f3n interactiva<\/span><\/h3>\n<p><span>La\u00a0<\/span><span>recomendaci\u00f3n interactiva<\/span><span>\u00a0es una nueva funci\u00f3n experimental para Steam.\u00a0Para que sea sencillo, todos los usuarios de Steam pueden usar esta herramienta para descubrir qu\u00e9 juego jugar a continuaci\u00f3n.\u00a0Es un sistema muy intuitivo, que permite a los usuarios ordenar por g\u00e9neros, filtrar por etiquetas y ajustar la ventana de tiempo de los resultados.<\/span><\/p>\n<p><span>Valve explic\u00f3 el funcionamiento de la recomendaci\u00f3n interactiva en una\u00a0<\/span><span>publicaci\u00f3n de blog<\/span><span>\u00a0.\u00a0Basado en un modelo de red neuronal, el recomendador utiliza su historial de tiempo de juego junto con &#8220;otros datos destacados&#8221; para proporcionar resultados personalizados.<\/span><\/p>\n<p><em><strong><span>\u201cFormamos el modelo basado en datos de muchos millones de usuarios de Steam y muchos miles de millones de sesiones de juego, lo que nos brinda resultados s\u00f3lidos que capturan los matices de diferentes patrones de juego y cubren nuestro cat\u00e1logo.\u00a0El modelo est\u00e1 parametrizado para que podamos restringir la salida a los juegos lanzados dentro de una ventana de tiempo espec\u00edfica, y se puede ajustar para preferir juegos con una mayor o menor popularidad subyacente &#8220;.<\/span><\/strong><\/em><\/p>\n<div>\n<div id=\"appua-6a052805e4dedb2a430ad795d83ed59a\"><\/div>\n<\/div>\n<figure id=\"attachment_123702\" aria-describedby=\"caption-attachment-123702\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-123702\" 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juegos?\u00a0Los t\u00edtulos reci\u00e9n lanzados, especialmente aquellos dirigidos a un nicho de mercado, tienden a tener una base de jugadores m\u00e1s d\u00e9bil.\u00a0En consecuencia, la red neuronal no puede recomendar juegos de los que no tiene datos.\u00a0Como tal, Valve dice que el recomendador aborda estos &#8220;arranques en fr\u00edo&#8221; de manera diferente.<\/span><\/p>\n<p><strong><em><span>&#8220;Puede reaccionar con bastante rapidez, y cuando se vuelve a entrenar se recupera de las nuevas versiones con solo unos d\u00edas de datos.\u00a0Dicho esto, no puede desempe\u00f1ar el papel que desempe\u00f1a la cola de descubrimiento en la aparici\u00f3n de nuevos contenidos, por lo que consideramos que esta herramienta es un complemento de los mecanismos existentes en lugar de un reemplazo para ellos &#8220;.<\/span><\/em><\/strong><\/p>\n<p><span>Otro tema controvertido es &#8220;El algoritmo&#8221;.\u00a0Muchos creen que para que un juego sea visto por muchos usuarios, debe estar &#8220;optimizado&#8221; para un determinado modelo.\u00a0Al igual que el resto de Steam, no es as\u00ed como funciona el nuevo recomendador interactivo.<\/span><\/p>\n<p><strong><em><span>\u201cDise\u00f1amos el recomendador para que se gu\u00ede por lo que hacen los jugadores, no por elementos extr\u00ednsecos como etiquetas o rese\u00f1as.\u00a0La mejor manera para que un desarrollador optimice este modelo es crear un juego que la gente disfrute jugar.\u00a0Si bien es importante proporcionar a los usuarios informaci\u00f3n \u00fatil sobre su juego en la p\u00e1gina de su tienda, no debe preocuparse de si las etiquetas u otros metadatos afectar\u00e1n la forma en que un modelo de recomendaciones ve su juego &#8220;.<\/span><\/em><\/strong><\/p>\n<p><span>Aunque todav\u00eda es un trabajo en progreso, puede probar el nuevo recomendador interactivo en este momento.<\/span><\/p>\n<p>Fuente: APPuals<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uno de los problemas 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