Pixabay
Занимљивости

МАШИНСКО УЧЕЊЕ БУДУЋНОСТ ДИГИТАЛНИХ МЕДИЈА: Да ли ће интернет портали научити да певају народњаке?

Једна од тема које заокупљају свет информационих технологија у данашње време је машинско учење (engl. machine learning). Оно подразумева постојање алгоритама који омогућавају различитим рачунарским системима да уче на бази искуства и да сами изграде способност адаптирања на нове ситуације.

УБИСТВО ЗБОГ 20 ЕВРА И 300 ДИНАРА ШОКИРАЛО СРБИЈУ: Смрксали главу пензионеру коцем, па смислили ГНУСНУ ЛАЖ о његовој смрти!

Машинско учење подразумева да генерички алгоритми могу сами, на основу претходног искуства, да приступе обради података прилагођавајући их одређеним околностима, а да при томе није потребно написати посебан код који би решио тај проблем.

Машинско учење је настало као нуспроизвод рада на развоју вештачке интелигенције, када су програмери увидели потребу за применом метода проучавања података и самоучења на компјутерске програме намењене решавању практичних проблема.

КРВОЛОК ПОНОВО ПРЕТИ Харадинај: Учинићемо то! Брига нас за Србе, имамо благослов Америке!

Иако представаља „дисциплину“ која је и даље, упоредо са вештачком интелигенцијом, у сталном развоју, машинско учење наилази на све ширу примену.

Једно од поља у коме оно постаје све присутније је развој интернет сајтова који алгоритме машинског учења могу да користе за сегментацију и персонализацију садржаја, што је свакако од значаја за информативне веб портале какав је овај који управо читате.

О томе било је речи и на конференцији „Data Science 4.0“, недавно одржаној у Београду. Представници хрватске компаније Стyриа, у чијем се пословном портфолију налазе неки од најпосећенијих интернет медија у тој земљи, говорили су на тему „Machine Learning in News Media“ на примеру портала 24сата.хр.

(ФОТО, ВИДЕО) Историчар, геније који говори 13 језика, из гробова ископао тела 150 девојчица: Мртву децу крио у кући где је имао посебно бизаран обред

Говорећи о сопственом искуству са применом машинског учења Марко Велић,  „Head of Data Science“ у компанији Styria, каже да се оно у САД, Великој Британији, Аустралији и Скандинавији већ скоро пет година примењује у интерент медијима.

На питање колико су данашњи интернет портали, са становишта машинског учења, напреднији, бољи и квалитетнији у односу на време од пре десетак година, Марко одговара:

„Ја бих рекао доста. Код нас у регији то можда баш и није случај, али на Западу свакако јесте. Реч је о такозваним ‘Language processing and recommendation’ системима за побољшање садржаја. Нигде, међутим, до сада нисмо видели неке радикалне промене у смислу персонализације, а то је оно што бисмо ми хтели да постигнемо.“

ПУЦАЛИ У НОГЕ БИВШЕМ ВОЂИ НАВИЈАЧА ПАРТИЗАНА: Марка тукли циглама па изрешетали док је био са девојком! Детаљи драме на Звездари!

Колико је примена машинског учења код веб медија значајна са становишта чињенице да друшвене мреже преузимају примат када је информисање у питању?

„Ако медијске компаније заиста желе да конкуришу „Facebooku i Googleu“, у смислу дигиталног адвертајзинга и озбиљног шера на том тржишту, до кога се долази путем тога колико времена читаоци проводе на сајту и како конзумирају садржај, мислим да је нужно да се напусти традиционални концепт ‘homepage’-a, односно насловнице са неким категоријама, већ се мора прећи на концепт ‘feed’-a који је увео Facebook, а на који су корисници у доброј мери већ навикли“.

(ВИДЕО) МИНУТ ЋУТАЊА ЗА МАЛОГ ДУЦИЈА: Фудбалери Партизана и Радничког одали почаст недавно преминулом Душану Тодоровићу!

Аутоматско препознавање лица на фотографијама које постављамо на друштвене мреже управо је последица машинског учења.

Машинско учење је заслужно и за препознавање говора, филтрирање нежељене електронске поште или прилагођавња резултата претраживања интернета основном упиту.

На њему је заснован и рад виртуелних асистената Apple Siri, Amazon Alexa i Google Now, као и савремена софтверска решења за видео надзор.

Аустрија због Хрвата забрањује усташке симболе, казна до године затвора

Другим речима, поента машинског учења код интернет портала је да сегментацијом садржаја дође до тога да „ингејџемент“ на различитим тематским садржајима буде изражајнији, односно да што разноврснији садржаји буду што видљивији?

„Управо тако. Треба имати на уму да је јако важно да то буде пропраћено уређивачком политиком портала. Можемо ми да направимо савршене моделе и савршене системе за препоруку, али ако нема тог садржаја који ће задовољити ту мању групу, ако новинари не почну да раде квалитетнији садржај, онда неће имати шта да се препоручује таквим корисницима.“

„Ми очекујиемо од новинара да почну да пишу разноликији садржај, да почну да се бави озбиљнијим новинарством и истраживачким новинарством, и да почну да покривају научне и теме из области технологије. Новинари неће остати без посла, а ‘машина’ је ту да помаже да оно што они напишу учини видљивијим.“

Имајући у виду шта претежно чини садржај највећег броја портала у региону, да ли би, у неком тренутку, могло да се очекује да машинско учење „научи“ портале да певају народњаке или да учествују у ријалитију…

„Надамо се да неће. Ја бих рекао да је то фантастична прлика управо да се реши та стигма да медији имају само овакав или само онакав садржај. Реално, уредници медија су јако добро, у својој глави, оптимизовали свој ‘мацхине леарнинг’ за оно што пролази на тржишту. Наши портали су одраз наших друштава.“

„Е сад, пошто постоји мањи део друштва који занимају неке друге теме, њих намеравамо да се дохватимо путем квалитетније персонализације, па да неко кога не занима фудбал, не добија фудбал у feed-у, да неко кога не занимају народњаци не добија народњаке у свом feed-у, али то ће опет бити мањи део тржишта, осим ако се ти корисници, управо захваљујући томе, не одлуче да више конзумирају наше портале и наш садржај, чему се управо и надамо.“

Принц од Кента посетио Русију упркос забрани краљевске породице

Styria je od Googleovog DNI fonda (Digital News Innovation Fund) добила средства за развој на NLP-a (Natural Language Processing / Obrada prirodnih jezika) у дигиталним медијима. Циљ тог пројекта била је персонализација корисничког искуства код информативних портала.

На путу ка његовом остварењу било је потребно решити различите проблеме као што су: аутоматско таговање текста, чишћње дуплих и сродних тагова (где је њихов број сведен са 48.000 на само 8.000), контекстуално препознавање тематски сродних текстова и слично.

ПРОЧИТАЈТЕ ЈОШ:

Шпанија за викенд спасила 466 миграната у Средоземљу

ЗВАЛИ СУ ВЕЋИНУ СРБА Уколико добијете позиве са ових бројева, хитно позовите полицију!

Захарова: Очекујемо да се ускоро појави „Новичок сити“

ПОТПУНИ ФИЈАСКО ЗАПАДА Ево шта значи ниска излазност Македонаца на референдуму који би их одвео ПРАВО У НАТО

(ВИДЕО) МИНУТ ЋУТАЊА ЗА МАЛОГ ДУЦИЈА: Фудбалери Партизана и Радничког одали почаст недавно преминулом Душану Тодоровићу!

ОВАКВО ВРЕМЕ НАС ОЧЕКУЈЕ У ОКТОБРУ: Крајем септембра смо се смрзавали, а прогноза за наредни месец ће нас поприлично изненадтити!

Извор: Kurir

Оставите коментар

Пратите нас на Фејсбуку!

Временска прогноза

Београд
-4°
-3°
Wed
-1°
Thu
1°
Fri
4°
Sat