Sabe quando você procura algo e aí começa a aparecer um monte de sites, vídeos, fotos, anúncios sobre EXATAMENTE AQUELA COISA?
Então, isso é chamado de SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO.
Como isso funciona e te persegue?
Chegue mais na #AIThreadBR.
Um sistema de recomendação é exatamente como o nome diz: é um algoritmo feito para te recomendar coisas que podem te interessar.
Ou melhor, é um modelo de inteligência artificial que aprendeu com você mesmo o que você tem tendência a gostar.
Parece loucura né? Bom, não é.
Tudo que você curte, quem você interage, o que você escuta, o que você procura, ABSOLUTAMENTE TUDO vira dados. Um modelo de IA que pega esses dados e tenta adivinhar o que sugerir pra você, seja em vídeos, anúncios, fotos, posts, até mesmo quem você pode gostar de ser amigo.
Um exemplo: se você seguir uma conta de Astronomia (digamos, a @AstroThreadBR) a IA do Twitter vai ver seu interesse por Astronomia e assim irá te indicar pessoas que falam sobre o assunto (@geisa_ponte, @stephanevw, @import_robs, @astroposses, etc)
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Mas agora a questão de 1 milhão de reais:
📢 COMO ISSO FUNCIONA?!
Essa pergunta tem várias respostas, mas para sermos mais diretos, vamos falar do algoritmo do Youtube!
Esse algoritmo foi publicado em um paper pelo Google então é mais ~confiável~ a fonte.
O modelo que o Youtube usa é baseado em redes neurais.
Eu já falei sobre redes neurais aqui:
Eles usam duas redes neurais pra esse trabalho.
A primeira chamada geradora de candidatos.
A segunda chamada rankeadora.
Vamos falar sobre como elas funcionam!
1- A GERADORA DE CANDIDATOS
O trabalho dela é escolher os melhores candidatos para te recomendar entre MILHÕES de vídeos.
Ela pega milhões de vídeos e transforma em algumas centenas de vídeos que você possa gostar.
Como ela faz isso? Ela tem acesso ao seu histórico de vídeos assistidos/curtidos, tem acesso ao local geográfico, a sua idade, o que você procurou no Youtube, etc.
E ela também tem acesso aos vídeos novos que tem recebido atenção do público. Talvez o vídeo novo do BLACKPINK.
Com toda essa informação, a geradora aprende a escolher os melhores vídeos que você possa gostar.
Com centenas de vídeos em mão, a geradora passa esses vídeos então para a rankeadora!
2- A RANKEADORA
Ela vai rankear essas centenas de vídeos do mais provável que você goste até o menos provável que você curta. Dando notas para cada um desses vídeos que a geradora escolheu.
MAS DE NOVO, COMO?
Assim como a geradora tinha acesso a vários dados, a rankeadora também tem. Ela vai levar em conta desde o thumbnail do vídeo (a imagem que o Youtube mostra), se você viu já viu vídeo daquele canal, quantos vídeos você viu, qual a última vez que você viu, etc etc
Aliás, ela leva em conta até a interface que você está vendo. O primeiro vídeo é escolhido com base até quantas vezes você clica no primeiro vídeo.
Ela leva em conta também usuários com gostos similares aos seus e se eles clicaram nos vídeos ou não.
Levando tudo isso em conta, ela escolhe então quais dezenas de vídeos ela vai te recomendar do mais provável até o menos provável. E te recomenda!
Aí você vai clicar (ou não). E essa é a resposta que ela precisa pra aprender com você.
A sua resposta vai avisar a rede se ela tá aprendendo direitinho ou se ela precisa rever. Tudo na base de funções de erros e atualizando os erros da própria rede!
Claro, tudo usando redes neurais que eu falei lá em cima.
Dá pra ter uma ideia de como elas funcionam no Youtube!
E é seguro dizer que o próprio Twitter tem um sistema parecido. Quais tweets e contas você vê, depende do que você curte/segue/clica. Não só o Twitter, mas todas redes sociais e plataformas de streaming.
O lado bom é ter sempre algo personalizado para nossos gostos.
O lado ruim é inevitavelmente acabar dentro de uma bolha de apenas coisas que você concorda/gosta.
Uma sugestão é sempre tentar sair fora da zona de conforto e assim o algoritmo tem mais opções.
A ideia da thread veio com o filme O Dilema das Redes que a ideia geral é justamente o sistema de recomendações de redes sociais.
Enfim, é isto!
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