Kopenhagos ir Helsinkio universitetų tyrimų grupė pristatė sistemą
Norėdami apmokyti modelį, mokslininkai nustatėelektrodų ant tyrimo dalyvių galvų ir parodė jiems skirtingų veidų atvaizdus, parodydami, kaip mašininis mokymasis gali naudoti smegenų veiklą, kad nustatytų, kurie veidai tiriamiesiems atrodo patraukliausi.
„Palyginę kitų žmonių smegenų veiklą, mesnustatė, kad galime numatyti, kurie veidai bus patrauklūs kiekvienam dalyviui, kol jie dar nepamatys. Taip mes galime pateikti vartotojams patikimas rekomendacijas - lygiai taip pat, kaip srautinio perdavimo paslaugos siūlo naujus filmus ar serialus pagal vartotojo žiūrėjimo istoriją “, - aiškino vyresnysis tyrimo autorius Tuukka Ruotsalo iš Kopenhagos universiteto Kompiuterijos katedros.
Pirmą kartą FDA patvirtino smegenų ir kompiuterio sąsają insulto reabilitacijai
Mokslininkai pridūrė, kad jų modelį bus galima pritaikytiįmonės, kurios dirba su individualizuotomis rekomendacijomis ir pritaikytu turiniu. Tačiau esami bendradarbiavimo filtravimo metodai, pagrįsti įvertinimais, paspaudimais ir bendru turinio naudojimu, ne visada yra patikimas būdas nustatyti vartotojo nuostatas.
„Dėl socialinių normų ar kitų veiksniųvartotojai negali atskleisti savo tikrųjų pageidavimų elgdamiesi internete. Todėl aiškus elgesys gali būti šališkas. Mūsų ištirti smegenų signalai yra labiau susiję su tiesioginiais įspūdžiais, o ne su išsamesniu elgesiu “, - sakė tyrimo bendraautorius Michelis Spape'as.
Skaityti daugiau:
Fizikai paaiškina, kodėl neįmanoma rasti tamsiosios materijos: ji yra kitoje dimensijoje
NASA mokslininkai fotografuoja debesis Marse
Uranas gavo keisčiausios Saulės sistemos planetos statusą. Kodėl?