0 просмотров

5 умопомрачительных способов, которыми Facebook использует машинное обучение

Что первое приходит на ум, когда вы думаете о социальных сетях? Его Фейсбук конечно! Есть даже фильм «Социальная сеть», подтверждающий это утверждение! И с 2,91 миллиарда Ежемесячные активные пользователи в третьем квартале 2021 года, можно с уверенностью сказать, что Facebook на самом деле даже не социальная сеть, а глобальное явление. И очевидно, Машинное обучение является жизненно важным аспектом Facebook. Было бы невозможно управлять миллиардами пользователей, предоставляя им лучший сервис без использования машинного обучения!

Возьмем пример. Уму непостижимо, как Facebook может угадывать людей, с которыми вы, возможно, знакомы в реальной жизни, используя "Люди, которых вы, возможно, знаете". И они правы в большинстве случаев. Что ж, этот волшебный эффект достигается за счет использования алгоритмов машинного обучения, которые анализируют ваш профиль, ваши интересы, ваших текущих друзей, а также их друзей и различные другие факторы, чтобы вычислить людей, которых вы потенциально можете знать. И это только один аспект, в котором Facebook использует машинное обучение! Другими аспектами являются лента новостей Facebook, система распознавания лиц, таргетированная реклама на вашей странице и т. д.

Итак, очевидно, что Facebook использует машинное обучение в работе всех его аспектов с планами по его дальнейшему совершенствованию.Но до этого футуристического мира еще далеко! А пока давайте посмотрим, как Facebook в настоящее время использует машинное обучение, чтобы мы могли понять весь спектр его приложений в будущем.

Статья в тему:  Что является примером разговорного искусственного интеллекта

1. Распознавание лиц

Распознавание лиц является одним из многих чудес машинного обучения на Facebook. Для вас может быть тривиально узнать своих друзей в социальных сетях (даже под этим толстым слоем макияжа), но как Facebook справляется с этим? Ну а если у тебя есть свой «предложения тегов» или же "распознавание лица" включен в Facebook (это означает, что вы предоставили разрешение на распознавание лиц), то система машинного обучения анализирует пиксели лица на изображении и создает шаблон, представляющий собой строку чисел. Но этот шаблон уникален для каждого лица (своего рода отпечаток пальца!) и может использоваться для повторного обнаружения этого лица на другом лице и предложения тега.

Итак, теперь возникает вопрос: какая польза от включения распознавания лиц на Facebook? Что ж, в случае, если какая-либо недавно загруженная фотография или видео на Facebook включает ваше лицо, но вы не были отмечены, алгоритм распознавания лиц может распознать ваш шаблон и отправить вам уведомление. Кроме того, если другой пользователь попытается загрузить ваше изображение в качестве изображения своего профиля в Facebook (возможно, чтобы стать более популярным!), вы можете немедленно получить уведомление. Распознавание лиц в сочетании с другими параметрами специальных возможностей также может информировать людей с нарушениями зрения, если они находятся на фото или видео.

2. Анализ текста

Хотя вы можете считать, что фотографии являются самыми важными на Facebook (особенно ваши фотографии!), текст не менее важен. И в Facebook много текста. Чтобы правильно понять и управлять этим текстом, Facebook использует Глубокий текст который представляет собой текстовый движок, основанный на глубоком обучении, который может понимать тысячи сообщений в секунду на более чем 20 языках с максимальной точностью!

Статья в тему:  Как искусственный интеллект влияет на брокеров по недвижимости

Но понять языковой текст не так просто, как вы думаете! Чтобы по-настоящему понять текст, DeepText должен понимать многие вещи, такие как грамматика, идиомы, сленговые слова, контексти т. д. Например: если в посте есть предложение «Я люблю Apple», то автор имеет в виду фрукт или компанию? Скорее всего, это компания (кроме пользователей Android!), но это зависит от контекста, и DeepText должен это понять. Из-за этих сложностей, а также для нескольких языков, DeepText использует глубокое обучение и, следовательно, обрабатывает помеченные данные гораздо эффективнее, чем традиционные модели обработки естественного языка.

3. Таргетированная реклама

Вы только что купили отличную одежду в Myntra, а затем увидели их рекламу на своей странице в Facebook? Или вы просто лайкнули пост Лакме, а потом волшебным образом увидели и их рекламу? Ну, это волшебство делается с помощью глубокие нейронные сети которые анализируют ваш возраст, пол, местоположение, лайки страниц, интересы и даже ваши мобильные данные, чтобы профилировать вас по выбранным категориям, а затем показывать вам рекламу, специально ориентированную на эти категории. Facebook также сотрудничает с различными компаниями по сбору данных, такими как Эпсилон, Акксиом, Даталогикс, БлюКай, д., а также использует свои данные о вас для точного составления вашего профиля.

Например, предположим, что данные, собранные из ваших онлайн-интересов, области исследования, истории покупок, выбора ресторана и т. д., определяют вас как юную модницу в соответствии с алгоритмом глубоких нейронных сетей Facebook. Тогда показываемые вам объявления, скорее всего, будут соответствовать этой категории, так что вы получите наиболее релевантные и полезные объявления, на которые вы, скорее всего, нажмете. (Конечно, чтобы Facebook приносил больше доходов!) Таким образом, Facebook надеется сохранить конкурентное преимущество по сравнению с другими высокотехнологичными компаниями, такими как Google, которые также борются за то, чтобы привлечь наше короткое внимание.

Статья в тему:  Как правильно изучить искусственный интеллект

4. Языковой перевод

Facebook — это не столько социальная сеть, сколько всемирная навязчивая идея! Во всем мире есть люди, которые используют Facebook, но многие из них также не знают английского языка. Так что же делать, если вы хотите использовать Facebook, но знаете только хинди? Не бойся! У Facebook есть встроенный переводчик, который просто переводит текст с одного языка на другой, нажав кнопку "Посмотреть перевод" кнопка. И если вам интересно, как он переводится более или менее точно, Facebook Translator, конечно же, использует машинное обучение!

Первый щелчок по кнопке «Просмотреть перевод» для некоторого текста (предположим, что это сообщения Бейонсе) отправляет запрос на перевод на сервер, а затем этот перевод кэшируется сервером для других пользователей (которым также требуется перевод для сообщений Бейонсе в этом примере) . Переводчик Facebook выполняет это, анализируя миллионы документов, которые уже переведены с одного языка на другой, а затем ищет общие шаблоны и базовую лексику языка. После этого он выбирает наиболее точный перевод на основе обоснованных предположений, которые в большинстве случаев оказываются правильными. На данный момент все языки обновляются ежемесячно, чтобы система машинного обучения была в курсе новых сленгов и поговорок!

5. Лента новостей

Лента новостей Facebook было одно дополнение, которое все сначала ненавидели, но теперь оно всем нравится. И если вам интересно, почему некоторые новости отображаются выше в вашей ленте новостей Facebook, а некоторые даже не отображаются, вот как это работает! Различные фотографии, видео, статьи, ссылки или обновления от ваших друзей, семьи или компаний, которые вам нравятся, отображаются в вашей личной ленте новостей Facebook в соответствии со сложной системой ранжирования, управляемой алгоритмом машинного обучения.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект меняет то, как мы едим

Ранг всего, что появляется в вашей ленте новостей, определяется три фактора. Ваши друзья, семья, общественные деятели или предприятия, с которыми вы много взаимодействуете, имеют наивысший приоритет.Ваша лента также настраивается в соответствии с типом контента, который вам нравится (фильмы, книги, мода, видеоигры и т. д.). Кроме того, публикации, которые довольно популярны на Facebook с большим количеством лайков, комментариев и репостов, имеют больше шансов появиться. в вашей ленте новостей Facebook.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector