Svaki dan na vas utječu algoritmi strojnog učenja i AI preporuke.
Ono što konzumirate na društvenim medijima putem Facebooka, Twittera, Instagrama, personalizacija koju doživljavate dok pretražujete, slušate i gledate putem Googlea, Spotifyja, Youtubea, ono što otkrijete koristeći Airbnb i UberEats, svi su ti proizvodi pokrenuti strojnim učenjem sustavi preporučivača .
Sustavi preporuka utječu na naš svakodnevni život
80% cjelokupnog sadržaja se troši na Netflix i 98 milijardi dolara godišnjeg prihoda na Amazonu vođeni su sustavima preporuka i te tvrtke nastavljaju ulagati milijune u izgradnju boljih verzija ovih algoritama.
Postoje dvije glavne vrste sustava preporučivača:
- Suradničko filtriranje: pronalaženje sličnih korisnika i preporuka za vas na temelju onoga što se svidjelo sličnom korisniku.
- Filtriranje temeljeno na sadržaju: uzimanje vaše prošlosti i ponašanja za davanje preporuka.
Postoji i hibridni sustav preporuka koji miješa suradničko filtriranje i filtriranje zasnovano na sadržaju. Ovi algoritmi strojnog učenja i umjetne inteligencije snagom su potrošačkih proizvoda koje svakodnevno koristimo.
gdje mogu pronaći kod veze za roku
Kako funkcioniraju sustavi preporučivača
Problem je u tome što se ovi algoritmi u osnovi optimiziraju za istu stvar: sličnosti.
Algoritmi preporuka optimiziraju temeljene na ključnoj pretpostavci da su samo sličnosti dobre. Ako volite fantasy knjige, dobit ćete preporučene više fantasy knjiga, ako volite progresivnu politiku, dobit ćete preporučljivu progresivniju politiku. Slijeđenje ovih algoritama ograničava naš pogled na svijet i ne uspijevamo vidjeti nove, zanimljive i jedinstvene perspektive.
Sustavi preporučivača vode nas jednosmjernim umom
Poput konja koji trči sa roletama, upadamo u eho -komoru i opasnu AI petlju povratne sprege gdje se izlazi algoritma ponovno koriste za obuku novih verzija modela. To sužava naše razmišljanje i pojačava predrasude. Nedavni događaji poput Kršenje podataka Facebook -Cambridge Analytica pokazati utjecaj tehnologije na ljudsko ponašanje i njezin utjecaj na pojedince i društvo.
Psihologija i sociologija slažu se: bojimo se onoga što ne znamo. Kad ljudi postanu kratkovidni, tada se stvara mentalitet nas protiv njih i ukorijenjene su predrasude. Građanski nemiri u Sjedinjenim Državama i diljem svijeta mogu se povezati s tim pojmovima. Srećom, istraživanja također pokazuju da raznolikost perspektiva stvara razumijevanje i povezanost.
#sustav preporuka #otkrivanje #umjetna inteligencija #strojno učenje #personalizacija
medij.com
Sustavi preporuka različitosti u strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji
Personalizacija i otkrivanje koje čini društveno dobro i povećava životnu vrijednost korisnika. Ono što konzumirate na društvenim medijima putem Facebooka, Twittera, Instagrama, personalizaciju koju doživljavate dok pretražujete, slušate i gledate putem Googlea, Spotifyja, Youtubea, ono što otkrijete pomoću Airbnba i UberEatsa,
Vidi Također:
- Kako poslati e -poštu pomoću Gmail SMTP -a u Node.js
- Implementirajte Rustov tip rezultata u TypeScript sa samo 7 redaka koda
- Kako povezati Ruby on Rails API, PostgreSQL i Heroku
- Dodajte git oznake i određivanje verzija za označavanje implementacija u Azure DevOps Pipelines
- Proširenje nabrajanja u Javi