Rupa KRČKA dok se DUĆKA
Sadržaj:
Aplikacija za mobilne uređaje usluge YouTube postala je danas malo pametnija te će od sada pa nadalje biti malo pametnija.
Novi redizajn obećava personalizirane preporuke za videozapise temeljene na tehnologiji duboke neuronske mreže. Umjetni sustav učenja okupit će i pronaći uzorke u odabiru videozapisa svakog korisnika usluge YouTube, a zatim preporučiti slične videozapise. Sustav će bolje identificirati videozapise ispravno svaki put kada odabere videozapis koji korisnik voli.
Prijevod: Vidjet ćete više istih (i više od onoga što vam se sviđa) kada je riječ o preporučenoj postavi videozapisa.
Kako funkcionira duboko učenje usluge YouTube
Duboko učenje postalo je popularna tema razgovora u A.I. i tehničke zajednice te Googleova matična tvrtka Google često vodi taj razgovor. Google ga trenutačno koristi za prepoznavanje glasa i prepoznavanje objekata u Google fotografijama. To nije pretjerano tehnički koncept (istraživački istraživač tvrtke Google čak je podučavao besplatni tečaj za duboko učenje Udacity-a), ali će na kraju preuzeti način na koji računala rade.
Objava na usluzi YouTube predlaže ovaj videozapis da razumije sustav koji će odlučivati koji će videozapisi gledati u budućnosti:
U osnovi, softverski inženjeri to pišu naučiti kako riješiti probleme umjesto pisanja programa koji samo rješavaju probleme. Digitalni neuroni usporedivi s neuronima u ljudskom mozgu rade zajedno kako bi shvatili što je nešto. Sljedeći put kada neuronska mreža naiđe na sličan objekt, može prepoznati taj objekt. Računala ne mogu naučiti tako brzo kao ljudi, ali imaju veličinu uzorka koja je velika kao YouTube.
Što to znači za vas
"Svaki dan preporučujemo stotine milijuna različitih videozapisa na domu, milijardama puta na 76 jezika", navodi se u najavi bloga na usluzi YouTube.
Usluga YouTube navodi da je prosječna sesija gledanja na mobilnom uređaju veća od 40 minuta, a mobilna mreža čini više od polovice stotina milijuna sati gledanih svaki dan. Jasno je da sve što dosegne toliko ljudi ima određeni utjecaj na način na koji ljudi misle i na što misle.
S jedne strane, sustav duboke neuronske mreže može stvoriti osjećaj homogenosti. Pristranost potvrde može se raširiti, a ljudi će samo gledati sve više i više istog tipa videozapisa koji promiču iste ideje. Ostala stajališta će postati odvojena, a čvrste zajednice će izgubiti širu perspektivu.
Naravno, to je najgori mogući scenarij. Nakon što ta digitalna neuronska mreža sazna sve što vam se sviđa i što vam se ne sviđa, bit će mnogo lakše ostati na zabavnoj strani usluge YouTube i mnogo je teže doći do tog dijela usluge YouTube na WTF-u.
Stroj za duboko učenje radi sličnosti poput pjesnika
Do sada, stavljanjem stroja protiv čovjeka u igri analogija bilo je kao da bi nekoga tko je stvarno bio u lošem tenisu protiv nekog dobrog šampionskog tipa koji se ljulja po teniskom reketu. Sada možemo poljubiti našu figurativnu nadmoć zahvaljujući programu osmišljenom kineskim istraživačima koji su jednostavno nadmašili ...
Jesu li učenje kodiranje i učenje novog jezika ista stvar?
Nova aplikacija Lrn nema vremena niti za samoglasnike niti za trikove: učitajte je i zaronite ravno u srce njezine namjene, koja će vas naučiti kodirati. Nathan Bernard, koji je stvorio aplikaciju Coffee Tinder-for-networking, pokrenuo je krajem srpnja Lrn sa suosnivačem Chirag Jainom i Loganom Bernardom. Nisu im trebali ...
Krumpir koji se uzgaja na tlu nalik Marsu spriječit će ljude od gladi
James Crugnale, urednik časopisa Weather Channel, objasnio je zašto su krumpiri povrće budućnosti na Inverse Lunar Eclipse Party i Science Fair.