São Paulo — InkDesign News — Um novo sistema de recomendação de jogos foi desenvolvido utilizando técnicas de machine learning e uma arquitetura robusta que combina PostgreSQL e FastAPI. O objetivo é melhorar a experiência do usuário ao sugerir novos jogos com base nas interações passadas.
Arquitetura de modelo
O sistema recomendado opera em um ambiente onde dados de jogos são armazenados em uma base de dados PostgreSQL. Usando FastAPI, interações do usuário são gerenciadas através de APIs. Quando um usuário adiciona um novo jogo, um pipeline de recomendação é acionado em segundo plano, que analisa as informações armazenadas e calcula a similaridade entre jogos.
“Este sistema é capaz de gerar recomendações dinâmicas e personalizadas para os usuários a partir de suas interações anteriores.”
(“This system is capable of generating dynamic and personalized recommendations for users based on their previous interactions.”)— Autor, Projeto de Recomendação
Treinamento e otimização
O impacto do sistema de recomendação é avaliado através de métricas de cosine similarity, que quantificam a relação entre os jogos baseando-se em suas categorias e tags. Este método permite um cálculo de similaridade eficiente e escalável, ideal para a análise de grandes volumes de dados de jogos disponíveis.
“O uso de cosine similarity permite alinhamentos rápidos e precisos entre os interesses do usuário e as opções disponíveis.”
(“The use of cosine similarity enables quick and accurate alignments between user interests and available options.”)— Especialista em ML, Instituição de Pesquisa
Resultados e métricas
Os resultados iniciais demonstram um aumento significativo na satisfação do usuário, com melhorias nas taxas de cliques em recomendações geradas. O processo de treinamento foi otimizado para ter um tempo de resposta rápido, garantido uma experiência fluida durante a interação com o sistema de recomendação.
A aplicação prática deste sistema pode se estender para outras áreas além de jogos, como e-commerce e plataformas de streaming, onde recomendações personalizadas podem melhorar a experiência do usuário. O próximo passo incluirá a integração com algoritmos mais avançados de deep learning para refinar ainda mais as recomendações.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
