23:18 15.09.2015 |   2598



Автор системы обучил ее своим предпочтениям автора на большом количестве снимков, после чего уровень совпадений достиг 68%. По словам ученого, помогавший ему друг, запомнив его вкусы, продемонстрировал точность 76%.

Научный сотрудник Монреальского университета, устав от монотонного листания профилей в сервисе мобильных знакомств Tinder, который выдавал слишком много снимков не симпатичных ему потенциальных партнерш, решил попробовать поручить задачу выбора за себя компьютеру. Исследователь предположил, что если показать самообучаемой программе достаточно снимков, которые он пролистал в Tinder влево (что означает «не нравится») и вправо («нравится»), то она разберется в его предпочтениях и сможет выбирать сама.

Исследователь начал с того, что позаимствовал 10 тысяч снимков из Tinder и сообщил компьютеру свои предпочтения по 8 тысячам из них. После этого программа попыталась рассортировать остальные, но уровень совпадений с мнением разработчика составил только 55% — лишь ненамного лучше, чем если гадать по подброшенной монете.

Тогда автор скачал около 500 тыс. снимков из другого сервиса знакомств и для начала обучил программу отличать женщин от мужчин, с чем та стала справляться с точностью 93%. Затем систему продолжили обучать предпочтениям автора на новых снимках, после чего уровень совпадений достиг 68%. По словам ученого, помогавший ему друг за время сотрудничества тоже запомнил его вкусы и продемонстрировал точность 76%.


Теги: Digital Life Искусственный интеллект Машинное обучение
На ту же тему: