Сейчас я прохожу курс по машинному обучению на coursera. Недавно мы проходили одну весьма любопытную штуку, которой хочется поделиться.
Вы, наверное, не раз пользовались сервисами типа last fm, кинопоиск, IMbD и многие другие. Важная составляющая таких сервисом в том, что они могут предполагать фильмы, которые вам могут понравится. Более того на last fm такие попадания часто бывали для меня весьма успешны. Меня всегда интересовало как же это работает. На основании чего алгоритм вычисляет что-то, что мне может понравится не зная обо мне почти ничего?
Оказалось, что такими предсказаниями занимаются рекомендательные системы (https://ru.wikipedia.org/Рекомендательная_система). В таких системах есть огромная база данных, в которой находится информация о том, что пользователям понравилось, а что нет. Обычно она содержится в форме таблицы, где в строчках пользователи, а в столбцах фильмы или прочий контент. Затем на основании выбора и информации от других пользователей такая система может сравнить то, насколько похожи твои вкусы с выбором многих других людей в базе, на что похожа твоя строчка в таблице. На основании этого алгоритм представляет тебе список рекомендаций, которые зачастую оказывается верным.
Сами по себе такие системы, известны довольно давно, возможно потому, что задача достаточно естественная для человека. Более того, такие системы часто используются для онлайн знакомств с различными критериями, вплоть до сравнения знаков зодиака и/или генетического кода (https://en.wikipedia.org/wiki/Online_dating_service)
Для меня удивительно то, что люди действительно похожи во многих вкусах и взглядах. Даже в таких, казалось бы уникальных особенностях, как личные пристрасти к музыке и фильмам. Отчасти об этом есть неплохое выступление на TEDe
(http://www.ted.com/talks/nicholas_christakis_the_hidden_influence_of_social_networks#t-195476).
Помимо того, что похожие люди общаются с похожими, что мы видим на примере социальных сетей, так и вкус к различной культуре можно измерить с помощью рекомендательных систем. Возникает естественный вопрос о реальном наличии индивидуальности у отдельного человека.
Насколько ты действительно индивидуален, если на основании анализа других людей можно легко предсказать что тебе нравится, а что нет и даже то, с кем ты общаешься?
#anat
Вы, наверное, не раз пользовались сервисами типа last fm, кинопоиск, IMbD и многие другие. Важная составляющая таких сервисом в том, что они могут предполагать фильмы, которые вам могут понравится. Более того на last fm такие попадания часто бывали для меня весьма успешны. Меня всегда интересовало как же это работает. На основании чего алгоритм вычисляет что-то, что мне может понравится не зная обо мне почти ничего?
Оказалось, что такими предсказаниями занимаются рекомендательные системы (https://ru.wikipedia.org/Рекомендательная_система). В таких системах есть огромная база данных, в которой находится информация о том, что пользователям понравилось, а что нет. Обычно она содержится в форме таблицы, где в строчках пользователи, а в столбцах фильмы или прочий контент. Затем на основании выбора и информации от других пользователей такая система может сравнить то, насколько похожи твои вкусы с выбором многих других людей в базе, на что похожа твоя строчка в таблице. На основании этого алгоритм представляет тебе список рекомендаций, которые зачастую оказывается верным.
Сами по себе такие системы, известны довольно давно, возможно потому, что задача достаточно естественная для человека. Более того, такие системы часто используются для онлайн знакомств с различными критериями, вплоть до сравнения знаков зодиака и/или генетического кода (https://en.wikipedia.org/wiki/Online_dating_service)
Для меня удивительно то, что люди действительно похожи во многих вкусах и взглядах. Даже в таких, казалось бы уникальных особенностях, как личные пристрасти к музыке и фильмам. Отчасти об этом есть неплохое выступление на TEDe
(http://www.ted.com/talks/nicholas_christakis_the_hidden_influence_of_social_networks#t-195476).
Помимо того, что похожие люди общаются с похожими, что мы видим на примере социальных сетей, так и вкус к различной культуре можно измерить с помощью рекомендательных систем. Возникает естественный вопрос о реальном наличии индивидуальности у отдельного человека.
Насколько ты действительно индивидуален, если на основании анализа других людей можно легко предсказать что тебе нравится, а что нет и даже то, с кем ты общаешься?
#anat
I am currently taking a machine learning course on coursera. Recently, we went through one very interesting thing that I want to share.
You have probably used services like last fm, cinema search, IMbD and many others more than once. An important component of such a service is that they may suggest movies that you might like. Moreover, on last fm such hits were often very successful for me. I always wondered how it works. Based on what the algorithm calculates something that I might like without knowing almost anything about me?
It turned out that recommender systems (https://ru.wikipedia.org/Recommendation_system) are involved in such predictions. In such systems, there is a huge database that contains information about what users liked and what didn't. Usually it is contained in the form of a table, where the rows are users, and the columns are movies or other content. Then, based on the choice and information from other users, such a system can compare how similar your tastes are with the choice of many other people in the database, what your line in the table looks like. Based on this, the algorithm presents you with a list of recommendations that are often true.
Such systems themselves have been known for quite some time, perhaps because the task is quite natural for humans. Moreover, such systems are often used for online dating with various criteria, up to comparing the zodiac signs and / or the genetic code (https://en.wikipedia.org/wiki/Online_dating_service)
It is surprising to me that people are really similar in many tastes and looks. Even in such seemingly unique features as personal addiction to music and films. Part of this is a good performance at TEDe
(http://www.ted.com/talks/nicholas_christakis_the_hidden_influence_of_social_networks#t-195476).
In addition to the fact that similar people communicate with similar ones, as we see on the example of social networks, the taste for different cultures can be measured using recommender systems. A natural question arises about the real existence of individuality in an individual.
How individual are you if, based on an analysis of other people, you can easily predict what you like and what you don’t, and even who you talk to?
#anat
You have probably used services like last fm, cinema search, IMbD and many others more than once. An important component of such a service is that they may suggest movies that you might like. Moreover, on last fm such hits were often very successful for me. I always wondered how it works. Based on what the algorithm calculates something that I might like without knowing almost anything about me?
It turned out that recommender systems (https://ru.wikipedia.org/Recommendation_system) are involved in such predictions. In such systems, there is a huge database that contains information about what users liked and what didn't. Usually it is contained in the form of a table, where the rows are users, and the columns are movies or other content. Then, based on the choice and information from other users, such a system can compare how similar your tastes are with the choice of many other people in the database, what your line in the table looks like. Based on this, the algorithm presents you with a list of recommendations that are often true.
Such systems themselves have been known for quite some time, perhaps because the task is quite natural for humans. Moreover, such systems are often used for online dating with various criteria, up to comparing the zodiac signs and / or the genetic code (https://en.wikipedia.org/wiki/Online_dating_service)
It is surprising to me that people are really similar in many tastes and looks. Even in such seemingly unique features as personal addiction to music and films. Part of this is a good performance at TEDe
(http://www.ted.com/talks/nicholas_christakis_the_hidden_influence_of_social_networks#t-195476).
In addition to the fact that similar people communicate with similar ones, as we see on the example of social networks, the taste for different cultures can be measured using recommender systems. A natural question arises about the real existence of individuality in an individual.
How individual are you if, based on an analysis of other people, you can easily predict what you like and what you don’t, and even who you talk to?
#anat
У записи 22 лайков,
4 репостов.
4 репостов.
Эту запись оставил(а) на своей стене Анатолий Бучин
