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Facebook使用机器学习的5种令人振奋的方式

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当你想到社交网络时, 首先想到的是什么？它的
脸书
当然！甚至还有一部名为《社交网络》的电影证明了这一说法！与
24.1亿月活跃用户
在2019年第二季度, 可以肯定地说, Facebook实际上甚至不是社交网络, 而是一种全球现象。显然,
机器学习
是Facebook的重要方面。如果不使用机器学习, 甚至无法处理24亿用户, 同时为他们提供最佳服务！
让我们举个例子。令人难以置信的是, Facebook如何使用以下方式猜测你在现实生活中可能熟悉的人
"你可能认识的人"
。而且大多数时候它们都是正确的！！！好吧, 这种神奇的效果是通过使用机器学习算法来实现的, 该算法分析你的个人资料, 你的兴趣, 你的当前朋友以及他们的朋友以及各种其他因素, 以计算你可能认识的人。这只是Facebook使用机器学习的一个方面！其他方面包括Facebook新闻提要, 面部识别系统, 页面上的定向广告等。

Facebook使用机器学习的5种令人振奋的方式

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因此很明显, Facebook在其各个方面的工作中都使用了机器学习, 并计划进一步增强它。但是那个未来世界还差得远！现在, 让我们看看Facebook当前使用机器学习的一些方式, 以便我们将来了解其应用程序的全部范围。
1.人脸识别
面部识别是Facebook上机器学习的众多奇迹之一。对于你来说, 在社交媒体上认识你的朋友可能并不容易(即使在如此厚厚的妆容下也是如此！), 但是Facebook如何管理它呢？好吧, 如果你有"标签建议"or"人脸识别"在Facebook中打开(这意味着你已经提供了面部识别的权限), 然后机器学习系统分析图像中面部的像素并创建一个基本上是一串数字的模板。但是此模板对于每张脸都是唯一的(有点面部指纹！), 可用于在另一张脸中再次检测到该脸并建议标签。
所以现在的问题是, 在Facebook上启用面部识别有什么用？好吧, 如果在Facebook上任何新上传的照片或视频都包含你的脸但没有被标记, 则面部识别算法可以识别你的模板并向你发送通知。另外, 如果其他用户尝试将你的图片作为他们的Facebook个人资料照片上传(也许会变得更受欢迎！), 那么你会立即收到通知。与其他辅助功能结合使用的面部识别还可以通知有视觉障碍的人是否在照片或视频中。
2.文本分析
尽管你可能认为照片对Facebook最重要(尤其是照片！), 但文字同样重要。而且Facebook上有很多文字！！！为了以正确的方式理解和管理此文本, Facebook使用深文字这是一个基于深度学习的文本引擎, 可以在一秒钟内以超过20种语言尽可能多地理解成千上万的帖子！
但是, 理解基于语言的文本并不像你想的那么容易！为了真正理解文本, DeepText必须理解许多东西, 例如语法, 成语, 语, 上下文例如：如果帖子中有"我爱苹果"一词, 那么作者是指水果还是公司？很有可能是公司(Android用户除外！), 但这实际上取决于上下文, 而DeepText必须学习这一点。由于这些复杂性以及多种语言的复杂性, DeepText使用深度学习, 因此它比传统的自然语言处理模型更有效地处理带标签的数据。
3.有针对性的广告
你是否只是在Myntra买了些好衣服, 然后在你的Facebook页面上看到了他们的广告？还是你只是喜欢Lakme的帖子, 然后还神奇地看到了他们的广告？好吧, 这魔术是用深层神经网络可以分析你的年龄, 性别, 位置, 喜欢的页面, 兴趣甚至移动数据, 以将你划分为特定类别, 然后向你展示专门针对这些类别的广告。 Facebook还与其他数据收集公司合作, 例如Epsilon, Acxiom, Datalogix, BlueKai, 等, 并使用他们的有关你的数据来准确地描述你的个人资料。
例如, 假设根据Facebook深度神经网络算法, 从你的在线兴趣, 研究领域, 购物历史, 餐馆选择等收集的数据将你归类为年轻时尚达人。这样, 你所展示的广告很可能会适合此类别, 以便你获得最可能点击的最相关和最有用的广告。 (这样一来, Facebook当然会产生更多的收入！)通过这种方式, Facebook希望与Google等其他高科技公司保持竞争优势, 后者也在努力争取我们的短暂关注！！！
4.语言翻译
Facebook不再是一个社交网站, 而是一个全世界的痴迷者！世界各地都有使用Facebook的人, 但其中许多人也不懂英语。那么, 如果你想使用Facebook但只知道北印度语, 该怎么办？从不畏惧！ Facebook有一个内部翻译器, 只需单击即可将文本从一种语言转换为另一种语言。"查看翻译"按钮。并且, 如果你想知道它如何或多或少地准确翻译, 那么Facebook Translator当然会使用机器学习！
首先单击"查看翻译"按钮以获取一些文本(假设它是碧昂丝的帖子), 将翻译请求发送到服务器, 然后该翻译由服务器缓存给其他用户(在此示例中, 他们也需要翻译碧昂斯的帖子) 。通过分析数百万已从一种语言翻译成另一种语言的文档, 然后寻找该语言的常见模式和基本词汇, Facebook译者可以实现这一目标。此后, 它会根据有根据的猜测(最可能是正确的)来选择最准确的翻译。目前, 所有语言都每月更新一次, 以便ML系统能够及时更新新的lang语和俗语！
5.新闻提要
的Facebook新闻源是每个人最初讨厌的一个附加物, 但现在每个人都喜欢！！！而且, 如果你想知道为什么有些新闻在你的Facebook新闻源中显示更高, 而有些甚至没有显示, 那么这里就是它的工作原理！根据由机器学习算法管理的复杂排名系统, 你喜欢的朋友, 家人或企业的不同照片, 视频, 文章, 链接或更新会显示在你的个人Facebook News Feed中。
【Facebook使用机器学习的5种令人振奋的方式】你新闻订阅源中显示的所有内容的排名取决于三个因素。与你经常互动的朋友, 家人, 公众人物或企业被列为重中之重。你的Feed也根据你喜欢的内容类型(电影, 书籍, 时尚, 视频游戏等)进行了自定义。此外, 在Facebook上非常受欢迎的帖子(包括很多赞, 评论和分享)更有可能出现在你的Facebook新闻源。

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