YouTubeのディープラーニングビデオ提案は、不必要なうさぎの穴の転倒を防止します

YouTubeのモバイルアプリは、今日少しスマートになってきており、今後も毎日少しずつスマートになっていきます。

新しい再設計により、ディープニューラルネットワークテクノロジに基づいたパーソナライズされたビデオの推奨が約束されます。人工学習システムは、各YouTubeユーザーの選択したビデオのパターンを収集して見つけ、類似したビデオを推薦します。ユーザーが好きなビデオを選択するたびに、システムはビデオを正しく識別することができるようになります。

翻訳：あなたが推奨するビデオのラインナップに関しては、あなたはもっと同じもの（そしてあなたが好きなもの）を見ることになるでしょう。

YouTubeのディープラーニングのしくみ

ディープラーニングは、A。Iで会話の人気トピックとなっています。 YouTubeの親会社であるGoogleがその会話を主導している。 Googleは現在、音声認識やGoogleフォト内のオブジェクトの識別などに使用しています。それは過度に技術的な概念ではありません（Googleの研究者が無料のUdacityディープラーニングコースを教えたことさえあります）が、最終的にはコンピュータの動作を引き継ぐことになるでしょう。

YouTubeの発表では、このビデオで、今後視聴するビデオを決定するシステムを理解することをお勧めしています。

基本的に、ソフトウェアエンジニアは次のようなプログラムを書いています。 学ぶ 問題を解決するだけのプログラムを書くのではなく、問題を解決する方法。人間の脳内のニューロンに匹敵するデジタルニューロンは、何かが何かを理解するために一緒に働きます。次回、ニューラルネットワークが同様のオブジェクトに出会うと、そのオブジェクトを認識できます。コンピュータは人間ほど速く学ぶことはできませんが、YouTubeの助けと同じくらい大きいサンプルサイズを持つことができます。

これがあなたにとって何を意味するのか

「毎日、私たちは何億ものホームで何億もの異なる76の言語のビデオをお勧めしています」とYouTubeのブログのアナウンスを読みます。

YouTubeは、モバイルでの平均視聴セッションは40分以上であり、モバイルは毎日見られるYouTubeの数億時間の半分以上を占めていると述べています。明らかに、その量の人々に達するものはすべて、人々の考え方や考え方に大きな影響を与えます。

一方では、ディープニューラルネットワークシステムは、均質性の感覚を生み出すことができる。確認の偏りは蔓延する可能性があり、人々は同じアイデアを宣伝する同じタイプのビデオをますます見ることになるでしょう。他の視点は切り離され、タイトニットコミュニティはより広い視野を失います。

もちろん、これは最悪のシナリオです。そのデジタルニューラルネットワークがすべてのあなたの好き嫌いを学んだら、YouTubeの楽しみ側に留まることはずっと簡単になり、YouTubeのそのWTF部分に到達することはずっと困難になるでしょう。