Uma equipe de pesquisa da Universidade de Copenhague e da Universidade de Helsinque apresentou um sistema
Para treinar o modelo, os pesquisadores definirameletrodos nas cabeças dos participantes do estudo e mostraram a eles imagens de diferentes rostos, demonstrando como o aprendizado de máquina pode usar a atividade cerebral para determinar quais faces os participantes consideram mais atraentes.
“Comparando a atividade cerebral de outras pessoas, nósdescobrimos que podemos prever quais faces cada participante achará atraente antes de vê-las. É assim que podemos fornecer recomendações confiáveis aos usuários - assim como os serviços de streaming sugerem novos filmes ou séries com base no histórico de exibição do usuário ”, explicou a autora sênior do estudo, Tuukka Ruotsalo, do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Copenhagen.
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Os cientistas acrescentaram que seu modelo será capaz de aplicarempresas que trabalham com recomendações personalizadas e conteúdo sob medida. No entanto, os métodos de filtragem colaborativa existentes com base em classificações, cliques e compartilhamento de conteúdo nem sempre são um método confiável para identificar as preferências do usuário.
“Devido a normas sociais ou outros fatoresos usuários não podem revelar suas preferências reais por meio de seu comportamento online. Portanto, o comportamento explícito pode ser tendencioso. Os sinais cerebrais que investigamos estão mais relacionados a impressões imediatas do que a comportamentos elaborados ”, disse o coautor do estudo, Michel Spape.
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