On Compose le Prochain Travis Scott ft. Young Thug (les hats groovent trop !)
Obsah:
Mobilná aplikácia YouTube sa dnes stala o niečo múdrejší a odteraz bude aj naďalej každý deň múdrejší.
Nový redizajn sľubuje personalizované video odporúčania založené na technológii hlbokej neurónovej siete. Systém umelého učenia zhromaždí a nájde vzory v každom videu používateľa služby YouTube a potom odporučí videá, ktoré sú podobné. Systém sa lepšie identifikuje správne pri každom výbere videa, ktoré má používateľ rád.
Preklad: Keď sa dozviete viac o tom, čo sa vám páči, uvidíte viac rovnakých (a viac z toho, čo sa vám páči).
Ako funguje hlboké učenie služby YouTube
Hlboké učenie sa stalo populárnou témou konverzácie v A.I. a materská spoločnosť YouTube často vedie túto konverzáciu. Spoločnosť Google ho v súčasnosti používa na rozpoznávanie hlasu a identifikáciu objektov v službe Fotografie Google. Nie je to príliš technická koncepcia (vedci spoločnosti Google dokonca učili slobodný študijný kurz Udacity), ale nakoniec prevezme, ako počítače fungujú.
Oznámenie YouTube navrhuje, aby toto video porozumelo systému, ktorý bude rozhodovať o tom, ktoré videá budete sledovať v budúcnosti:
V podstate, softvéroví inžinieri píšu programy, ktoré učiť sa ako riešiť problémy namiesto písania programov, ktoré len riešia problémy. Digitálne neuróny porovnateľné s neurónmi v ľudskom mozgu pracujú spoločne, aby zistili, čo je niečo. Pri ďalšom príchode neurónovej siete do podobného objektu môže tento objekt rozpoznať. Počítače sa nemôžu učiť tak rýchlo ako ľudia, ale majú takú veľkosť vzorky, akú majú pomocníci služby YouTube.
Čo to pre vás znamená
„Každý deň odporúčame stovky miliónov rôznych videí v doméne, niekoľkokrát v 76 jazykoch,“ číta oznámenie blogu YouTube.
Služba YouTube uvádza, že priemerná relácia prezerania v mobile je viac ako 40 minút a mobilný telefón predstavuje viac ako polovicu sledovaných stoviek miliónov hodín služby YouTube. Je zrejmé, že čokoľvek, čo dosiahne toľko ľudí, má nejaký veľký vplyv na to, ako si ľudia myslia a na čo si myslia.
Systém hlbokej neurónovej siete môže na jednej strane vytvoriť pocit homogenity. Potvrdzujúce potvrdenie môže bežať nekontrolovane a ľudia budú sledovať viac a viac rovnakých typov videí, ktoré propagujú rovnaké myšlienky. Ďalšie stanoviská sa rozídu a úzko prepojené komunity stratia širšiu perspektívu.
Samozrejme, je to scenár najhoršieho prípadu. Akonáhle sa táto digitálna neurónová sieť naučí všetky vaše obľúbené a nepáči, bude to oveľa jednoduchšie zostať na zábavnej strane YouTube a oveľa ťažšie sa dostať do tej časti WTF služby YouTube.
Hlboké učenie stroj Má Similes ako básnik
Doteraz dávať stroj proti človeku v hre o analógie bolo ako dať niekomu, kto bol naozaj zlý v tenise, proti nejakej dobrej tenisovej rakete, ktorá sa húpala - ako napríklad na úrovni šampiónov. Teraz môžeme bozkávať našu obraznú nadradenosť vďaka programu vymyslenému čínskymi výskumníkmi, ktorý práve prekonal ...
Hlboké „posilňovanie učenia“ je učenie robotov nové zručnosti rýchlejšie ako kedykoľvek predtým
Schopnosť, ktorá trvá mesiace, aby sa učiť, môže trvať niekoľko hodín, podľa Google DeepMind Raia Hadsell.
Dovolenka darček vracia: Čo sa stane s nechcené vianočné darčeky?
Ak máte prázdninový darček, ktorý minul značku, môžete si myslieť, že sa vrátite späť. Inverzný spýtal sa na spúšťanie Optoro, ako pomáhajú zvládnuť všetky tieto výnosy.