São Paulo — InkDesign News — Um novo projeto demonstra como integrar sistemas de recomendação de jogos com técnicas de machine learning e deep learning, utilizando o FastAPI e o PostgreSQL para otimização de recomendações.
Arquitetura de modelo
A estrutura do sistema de recomendação combina uma API desenvolvida com FastAPI e um banco de dados PostgreSQL. A interação entre esses elementos é facilitada por um ambiente em nuvem, que proporciona acesso ágil e escalabilidade. O projeto demonstra a eficácia de um modelo híbrido, onde métodos de filtragem colaborativa e de conteúdo se cruzam para oferecer sugestões personalizadas aos usuários.
“Nosso sistema busca oferecer recomendações baseadas em dados de uso reais, aprimorando a experiência do usuário.”
(“Our system aims to provide recommendations based on real usage data, enhancing user experience.”)— Lucas See, Desenvolvedor, Insight Media Group
Treinamento e otimização
O processo de treinamento envolve a alimentação do sistema com um conjunto diversificado de dados de usuários e jogos. O uso de técnicas como transfer learning e validação cruzada contribuem significativamente para a precisão do modelo. Os desenvolvedores realizaram múltiplos testes de acurácia, onde o modelo alcançou uma precisão superior a 85% em suas previsões. O tempo de treinamento foi otimizado utilizando containers do Docker, reduzindo a sobrecarga de instalação de dependências.
“Com uma infraestrutura bem projetada, conseguimos aumentar a eficiência do nosso modelo em um curto período de tempo.”
(“With a well-designed infrastructure, we managed to enhance our model’s efficiency in a short period.”)— Lucas See, Desenvolvedor, Insight Media Group
Resultados e métricas
Os resultados obtidos mostram um impacto positivo na interação dos usuários com as recomendações, evidenciando um aumento nas taxas de engajamento. As métricas utilizadas incluem precisão, recall e F1-score, todas com resultados que superaram benchmarks anteriores em projetos similares. A implementação do sistema foi realizada na plataforma Render, permitindo acessibilidade e simplicidade para usuários finais via interface Swagger.
Essas técnicas de recomendação são vitais não apenas para jogos, mas também podem ser aplicadas em setores como e-commerce e mídias sociais, onde personalização é chave. O próximo passo no desenvolvimento deste projeto inclui a integração de feedback em tempo real dos usuários, o que poderá fornecer dados ainda mais ricos para o aperfeiçoamento do sistema.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
