Facebook基于机器学习的应用程序

原文链接:http://aiehive.com/facebooks-human-like-learning-applications/

 

 

研究人员越来越倾向用机器学习的方法来解决现实世界的问题。机器学习使得计算机能够通过检测庞大的数据集进行自学。Facebook使用机器学习的方法,使计算机能够进行文本分类以及图像识别。人们可能会好奇Facebook是如何用仿人类的学习方法来研发应用程序的呢?本文就简要介绍了Facebook的两个应用程序,分别是DeepText和Moments。

 

DeepText-赋予文本意义

 

每天,有上亿人使用脸书,有上万亿的状态更新,活动邀请,相册更新。在Facebook服务器上,绝大部分基于文本的信息都是非结构化的。Facebook不知道用户发布消息的意图。DeepText可以辅助理解用户发布消息背后的意义和情感。Facebook搭建这个应用程序的目的是帮助人们找到他们感兴趣的内容,并剔除垃圾信息。

 

DeepText使用深度神经网络的学习算法,在庞大的数据集上进行训练。它不仅对文本进行分类,同时还赋予文本意义。Facebook正在努力把所有非结构化的数据转化成有意义的数据。它有助于用户有效地搜索所需信息。本质上来说,深度神经网络是人工智能的一个分支领域。

 

这个公司的下一个目标是管理和监督发布在所有网络上的信息,正大踏步地朝着该方向迈进。该公司使用DeepText将拥有相似兴趣的人联系在一起,进行广告的专向推销,并帮助人们找到他们正在寻找的东西。Facebook的仿人类学习应用DeepText运作得非常成功。

 

Moments-照片共享的解决方案

 

Moments是一个很有趣的照片共享解决方案。它使得你可以与你的标签朋友共享照片。这个应用程序的驱动是基于人脸识别的人工智能算法,即使用机器学习算法从一组照片中进行学习。然后它就可以自动识别照片中的人脸。Moments是Facebook仿人类学习的应用之一。

 

 

一种由人脸识别算法驱动的移动应用程序。

 

Moments扫描你的相册,根据相似的面孔,使你能够迅速地将这些照片“分类归档”到某个主题。通过Moments,你将看到这些照片被自动添加到最符合其内容的集合中。

 

然而,如果手机中没有Moments,用户将会收到一个Facebook的通知,告知这些照片都在等待Moments将他们整理归档。然后,这个应用程序就可以为你和你的标签朋友建立一个相册集合,你们可以滑动浏览,搜索,或者轻松对这个集合中的照片重命名。Facebook已经投入了数十亿美元,用于开发像上述这样的机器学习和人工智能应用程序。



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