Как справиться со стрессом?
Съдържание:
Мобилното приложение на YouTube стана малко по-интелигентно днес и отсега нататък то ще продължи да става малко по-интелигентно всеки ден.
Нов редизайн обещава персонализирани видео препоръки въз основа на дълбоки невронни мрежови технологии. Системата за изкуствено учене ще събере и намери модели при избора на видеоклипове за всеки потребител на YouTube и ще препоръча подобни видеоклипове. Системата става по-добре при правилното идентифициране на видеоклиповете всеки път, когато избира видеоклип, който потребителят харесва.
Превод: Ще видите повече от същото (и повече от това, което ви харесва), когато става въпрос за препоръчаната ви видео линия.
Как работи дълбокото обучение на YouTube
Дълбокото обучение се превърна в популярна тема за разговор в A.I. и техническите общности, както и компанията-майка на Google, която Google често води. Понастоящем Google я използва за неща като разпознаване на глас и идентифициране на обекти в Google Фото. Това не е прекалено техническа концепция (изследовател от Google дори е преподавал безплатен курс за дълбоко обучение Udacity), но в крайна сметка ще поеме работата на компютрите.
Съобщението от YouTube предлага този видеоклип да разбере системата, която ще решава кои видеоклипове ще гледате в бъдеще:
По същество софтуерните инженери пишат такива програми уча как да решаваме проблемите, а не да пишем програми, които просто решават проблеми. Цифровите неврони, сравними с невроните в човешкия мозък, работят заедно, за да разберат какво е нещо. Следващият път, когато невронната мрежа попадне на подобен обект, тя може да разпознае този обект. Компютрите не могат да учат толкова бързо, колкото хората, но имат размер на извадката, който е по-голям от този на YouTube.
Какво означава това за вас
„Всеки ден препоръчваме стотици милиони различни видеоклипове в дома, милиарди пъти на 76 езика“, се казва в блоговото съобщение на YouTube.
YouTube заявява, че средната сесия за гледане на мобилни устройства е повече от 40 минути, а мобилните устройства съставляват повече от половината от стотиците милиони часове в YouTube, гледани всеки ден. Ясно е, че всичко, което достига до това количество хора, има някакво силно влияние върху това как хората мислят и какво мислят.
От една страна, системата за дълбоки невронни мрежи може да създаде усещане за хомогенност. Пристрастността на потвърждението може да се разпространи и хората ще гледат все повече и повече от един и същ вид видеоклипове, които популяризират същите идеи. Други гледни точки ще станат разделени, а сплотените общности ще загубят по-широка перспектива.
Разбира се, това е най-лошия сценарий. След като тази дигитална невронна мрежа научи всичките ви предпочитания и предпочитания, ще бъде много по-лесно да останете на забавната страна на YouTube и много по-трудно да стигнете до тази част от YouTube на YouTube.
Машината за дълбоко обучение прави сходства като поет
Досега пускането на машина срещу човек в игра на аналогии беше като да поставиш някой, който наистина е бил лош в тениса, срещу някакво високо ниво на шампион, който да се люлее с тенис ракета. Сега можем да целунем фигуративното си господство, благодарение на програма, разработена от китайски изследователи, които просто надминаха ...
Песента на Ghostbusters за падане на момче е дълбоко преосмисляне на оригинала
Саундтракът за рестартирането на Ghostbusters предлага любимата ви група от преди девет години, Fall Out Boy, които са събрали това, което може да бъде описано само като дъбстеп преосмисляне на оригиналната песен на Рей Паркър младши. Ghostbusters на Пол Фейг е хвърлил много ядки от ранени мъже-бебета, разгневени, че актуализираният ...
Как да вземем Google дълбоко обучение клас онлайн безплатно
Google стартира тримесечен курс за дълбоко обучение чрез образователния сайт Udacity. Сайтът вече предлага целия ред на класовете, отнасящи се до науката за данните, уеб разработките и софтуерното инженерство - задълбочен клас за това как да преподаваме компютри, а не да ги програмираме е естествено подходящ за онези, които искат ...