Истраживачки тим са Универзитета у Копенхагену и Универзитета у Хелсинкију представио је систем
Да би обучили модел, истраживачи су поставилиелектроде на главама учесника студије и показали су им слике различитих лица, демонстрирајући како машинско учење може да користи мождане активности да би утврдило која лица су испитаницима најатрактивнија.
„Упоређујући мождане активности других људи, миутврдио да можемо предвидети која лица ће сваком учеснику бити привлачна пре него што их виде. На овај начин можемо корисницима пружити поуздане препоруке - баш као што стреаминг услуге предлажу нове филмове или серије засноване на историји гледања корисника “, објаснио је виши аутор студије Туукка Руотсало са Одељења за рачунарске науке Универзитета у Копенхагену.
ФДА је по први пут одобрила интерфејс мозак-рачунар за рехабилитацију можданог удара
Научници су додали да ће њихов модел моћи да се применикомпаније које раде са персонализованим препорукама и садржајем по мери. Међутим, постојеће методе заједничког филтрирања на основу оцена, кликова и дељења садржаја нису увек поуздана метода за идентификовање корисничких преференција.
„Због социјалних норми или других факторакорисници можда неће открити своје стварне преференције својим понашањем на мрежи. Стога експлицитно понашање може бити пристрасно. Мозгални сигнали које смо истраживали више су повезани са непосредним утисцима него са детаљним понашањем “, рекао је коаутор студије Мицхаел Спапе.
Опширније:
Физичари објашњавају зашто је немогуће пронаћи тамну материју: она је у другој димензији
НАСА-ини научници сликају облаке на Марсу
Уран је добио статус најчудније планете у Сунчевом систему. Зашто?