Дослідницька група з Університету Копенгагена та Університету Гельсінкі представила систему,
Для тренування моделі дослідники встановлювалиелектроди на голови учасників дослідження і показували їм зображення різних осіб, продемонструвавши, як машинне навчання може використовувати активність мозку для визначення того, які особи випробовувані вважають найбільш привабливими.
«Порівнюючи мозкову активність інших людей, мивиявили, що можемо передбачити, які особи здадутьсяпривабливими кожному учаснику до того, як він їх побачить. Так ми можемо дати користувачам надійні рекомендації - так само, як потокові сервіси пропонують нові фільми або серіали, грунтуючись на історії перегляду користувачів », - пояснив старший автор дослідження Туукка Руотсало з факультету комп'ютерних наук Університету Копенгагена.
Інтерфейс мозок-комп'ютер вперше схвалено FDA для реабілітації після інсульту
Вчені додали, що їх модель зможуть застосовуватикомпанії, які працюють з персоналізованими рекомендаціями та індивідуально підібраним контентом. Однак існуючі методи коллаборатівной фільтрації, засновані на оцінках, кліки та обмін контентом не завжди є надійним методом для виявлення переваг користувачів.
«Через соціальних норм або інших чинниківкористувачі можуть не розкривати свої реальні переваги через поведінку в інтернеті. Тому явне поведінка може бути необ'єктивним. Сигнали мозку, які ми досліджували, більше пов'язані з безпосередніми враженнями, ніж з ретельно продуманим поведінкою », - зазначив співавтор дослідження Міхіель СПАП.
Читати далі:
Фізики пояснили, чому не виходить знайти темну матерію: вона в іншому вимірі
Вчені НАСА зняли фотографії хмар на Марсі
Уран отримав статус самої дивної планети в Сонячній системі. Чому?