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Sep 18, 2020 18 tweets 6 min read Read on X
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)

[sim #ad dos meus amigos] Image
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 Image
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. Image
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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More from @AIThreadBR

Jul 28, 2020
O que os neurônios, que você aprende na escola, tem a ver com inteligência artificial? E como, graças a eles, temos hoje um dos melhores métodos em IA?

Vamos falar delas: redes neurais! 🧠

PARTE 1

#AIThreadBR com pitada de #NeuroThreadBR
Não é de hoje a ideia de obter uma inteligência artificial. Como? Sendo q a própria inteligência biológica é um tema ainda estudado e discutido?

Nos anos 40 propuseram "implementar a ideia de neurônios para um computador".

Isso ajudaria entender como os neurônios se comunicam!
Neurônios são compostos por:

🔷 dendritos que recebem uma informação
🔷 núcleo que processa informação
🔷 axônio que passa a informação pra outro neurônio
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Jun 26, 2020
Imagina identificar o COVID19 por meio da sua voz?

Sim, por meio da voz. Você fala e pá: COVID19 ou não. Parece coisa de filme futurista né?

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Vem nessa #AIThreadBR de COVID19 🦠 + Ciência brasileira. 🇧🇷
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Funciona assim:

Quando você fala, você produz uma onda sonora. Essa onda sonora é uma onda mecânica, logo precisa de um meio pra se propagar.
No dia a dia, é o ar que serve como esse meio. Por isso no espaço não tem som, sacou? Não tem meio pra se propagar.
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May 23, 2020
O que uma treta, pessoas falsas e entender a rede cósmica do Universo tem em comum?

Nessa thread vamos falar delas mesmas, as redes neurais adversárias... GANs!

Segue o fio 🧵

#AIThreadBR ImageImageImage
Provavelmente, você já viu essas fotos de pessoas que não existem e foram geradas artificialmente por uma AI, certo?

Tem até um site que a cada vez que você atualiza a página, gera um pessoa nova:

thispersondoesnotexist.com

E tem a versão de gatos:

https://t.co/a6xixM82uJ ImageImage
Até o biólogo e pesquisador @oatila falou delas então com certeza você ficou sabendo.

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Apr 9, 2020
Como machine learning pode ajudar na pandemia de COVID19?

Segue o fio. 🧵

Mais uma #AIThreadBR da série: como ML pode ajudar fazendo o bem.

Baseado no post do @TDataScience.
📊 Diagnóstico rápido via exames de pacientes que já tiveram COVID19.

Já há papers que usam imagens dos pulmões de paciente saudáves x pacientes com COVID19 para treinar modelo de redes neurais que detecta COVID19.

Um exemplo é o Wang & Wang 2020: arxiv.org/abs/2003.09871
Isso agilizaria identificar suspeitas de COVID19 até a confirmação pelo teste de material biológico.

Importante ressaltar que não substituiria de forma alguma o teste biológico mas agilizaria identificar suspeitas.
Read 18 tweets

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