Привет, ребята !!

Сегодня мы поговорим об областях, в которых Facebook использует машинное обучение для повышения качества обслуживания и обеспечения удобного пользовательского интерфейса и полезности для своих пользователей.

Итак, начнем.

Что первое приходит на ум, когда вы думаете о социальных сетях? Конечно, это Facebook! Есть даже фильм под названием Социальная сеть, подтверждающий это утверждение! И с 2,41 миллиарда активных пользователей в месяц во втором квартале 2019 года. И, очевидно, Машинное обучение является жизненно важным аспектом Facebook. Без машинного обучения было бы невозможно обслуживать даже 2,4 миллиарда пользователей, предоставляя им лучший сервис!

Уму непостижимо, как Facebook может угадать людей, с которыми вы, возможно, знакомы в реальной жизни, используя «Люди, которых вы можете знать». И они во многом правы!!! Что ж, этот волшебный эффект достигается с помощью 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.

Давайте посмотрим на некоторые другие аспекты:

1. Распознавание лиц:

Распознавание лиц — одно из многих чудес машинного обучения на Facebook. Вам может быть тривиально узнавать своих друзей в социальных сетях (даже под этим толстым слоем макияжа!!!), но как Facebook это делает? Что ж, если у вас включены «предложения тегов» или «распознавание лиц» в Facebook, это означает, что вы предоставили разрешение на распознавание лиц, а затем система машинного обучения анализирует пиксели лица на изображении и создает шаблон, который в основном представляет собой строку чисел. Но этот шаблон уникален для каждого лица и представляет собой своего рода отпечаток лица, и его можно использовать для повторного обнаружения этого лица на другом лице и предложения тега.

Итак, в чем может быть польза от такой функции, предоставляемой facebook, и чем она полезна для вас?

Давайте подумаем об этом так: если кто-то загрузит новую фотографию или видео на Facebook и на нем будет ваше лицо, но вы не были отмечены тегом, 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 или опорочить вас, вы можете быть немедленно уведомлены. 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 полагать, что фотографии являются самыми важными на Facebook. Ну, это не так, текст не менее важен. А на Facebook много текста!! Чтобы правильно понимать этот текст и управлять им, Facebook использует DeepText, текстовый движок, основанный на глубоком обучении, который может понимать тысячи сообщений в секунду на более чем 20 языках с такой же точностью. как любой человек может!

Легко ли машине понимать текст, как нам??

Если нет, то как машине удается понимать эти тексты и их контекст. Понимание языкового текста не так просто, как мы думаем! Чтобы по-настоящему понять текст, DeepText должен понимать многие вещи, такие как грамматика, идиомы, сленговые слова, контекст и т. д. Например: если в сообщении есть предложение «Мне нравится оранжевый», тогда автор имеет в виду плод или цвет? Это действительно зависит от контекста, и DeepText должен это усвоить. Из-за этих сложностей, а также на нескольких языках, 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?

Я почти уверен, что вы это сделали. Задумывались ли вы когда-нибудь, как это происходит и как Facebook узнает ваши интересы и соответственно показывает вам продукты? Что ж, это волшебство происходит с помощью глубоких нейронных сетей, которые анализируют ваш возраст, пол, местоположение, лайки страниц, интересы и даже ваши мобильные данные, чтобы профилировать вас по определенным категориям, а затем показывать вам рекламу, специально ориентированную на эти категории. категории. Facebook также сотрудничает с различными компаниями по сбору данных, такими как Epsilon, Acxiom, Datalogix, BlueKai и т. д. а также использует свои данные о вас, чтобы точно профилировать вас.

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 или любой другой язык? Чтобы решить эту проблему, в Facebook есть встроенный переводчик, который просто преобразует текст с одного языка на другой, нажав кнопку "Просмотреть перевод". И если вам интересно, как он переводится более или менее точно, Facebook Translator использует машинное обучение и для этого варианта использования.

Первый щелчок по кнопке «Просмотреть перевод» для некоторого текста отправляет запрос на перевод на сервер, а затем этот перевод кэшируется сервером для других пользователей, которым в будущем понадобится та же информация, это сеть доставки контента. 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

Новостная лента Facebook была одним из дополнений, которое сначала все ненавидели, но теперь все любят!! 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.

Рейтинг всего, что появляется в вашей ленте новостей, зависит от трех факторов. 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.). ваша лента новостей Facebook.

Разве вас не восхищает тот факт, что то, как вы сейчас используете Facebook почти для каждой предоставляемой услуги, за кулисами использует машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и искусственный интеллект. Без машинного обучения мы не можем представить Facebook таким, какой он есть сейчас.

Это все с моей стороны.

Поставьте палец вверх, если вам понравилось.