قام المبرمج بإعداد شبكة عصبية لمطابقة الزوج التلقائية في Tinder

أنشأ طالب الدراسات العليا Harm de Vries من جامعة مونتريال شبكة عصبية ودربها للعثور على شريك مناسب على شبكة Tinder الاجتماعية. كان عليه معرفة تفضيلاته الخاصة ، ومن ثم تعليمهم برنامجه. ونتيجة لذلك ، بدأت تتنبأ بشكل صحيح بأن الباحث يرغب في صورة الفتاة في 70٪ تقريبًا من الحالات.

حاول De Vray العثور على رفيق باستخدام خدمات تطبيق Tinder للمواعدة. تم بناء التطبيق وفقًا لمخطط بسيط للغاية - فهو يحدد موقف المستخدم باستخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ويرسل له صورًا لمشاركين آخرين في الشبكة كانوا قريبين. إذا لم يعجبه الصورة ، فمرر لليسار. مثل - إلى اليمين. إذا اختار المستخدم الذي أعجب به المستخدم أيضًا في هاتفه الذكي ، فسيتمكن هذان الاثنين من بدء الاتصال. في النهاية ، يُقترح اختيار شريك لصورة واحدة.

لاحظ De Vray أن Tinder يمنحه باستمرار صورًا للفتيات التي لا يحبها (على سبيل المثال ، مع الثقب ، مع الوشم ، وما إلى ذلك). أدرك أن التطبيق لا يتكيف مع أفعاله السابقة ، ومثل المبرمج الحقيقي ، قرر كتابة برنامج يساعده في مسألة روتينية إلى حد ما.

لتدريب الشبكة العصبية ، اختار المبرمج 10000 صورة. بالنسبة لشخص ما ، هذا كثير جدًا ، ولكن لتدريب البرنامج لم تكن هذه المهمة الصعبة كافية ، لأن التعرف على الجاذبية البصرية للشخص لا يعتمد على خصائص بسيطة مثل لون الشعر. ذهبت 8000 صورة إلى التدريب المباشر ، و 2000 - للتحقق من النتائج.

أحب De Vray نفسه 53 ٪ من الصور التي تقدمها الشبكة الاجتماعية ، مما يشير إلى أذواق واسعة إلى حد ما. ولكن بعد التشغيل الأول للبرنامج ، كانت دقته غير كافية - فقط 55٪ ، وهي ليست بعيدة عن الاختيار العشوائي.

ثم قرر المبرمج تعليم الشبكة العصبية بطريقة مختلفة ، وبعد تنزيل 500 ألف صورة من موقع المواعدة OkCupid ، حدد المهمة لتمييز رجل عن امرأة في صورة فوتوغرافية. بعد عدة أسابيع من العملية ، تعلمت الشبكة أداء هذه المهمة بدقة 93٪ (حقق المبرمج نفسه دقة 95٪ فقط من خلال إكمال هذه المهمة يدويًا). بعد تلقي صور إضافية للتدريب ، أظهر برنامج العمل مع Tinder نتيجة مقبولة أكثر - 68٪.

De Vray راضٍ بالفعل بما تم تحقيقه: وفقًا له ، فإن أفضل صديق له ، على دراية جيدة بتفضيلاته ، عند عرض صور عشوائية ، حقق دقة 76٪. إنه واثق من أنه في المستقبل القريب ، سيساعد الذكاء الاصطناعي الأشخاص في مثل هذه الأعمال المعقدة مثل المواعدة.

بطبيعتها ، غالبًا ما يكون من الصعب على المبرمجين تحمل العمل الروتيني ، لذلك يحاولون الاستيلاء على أي فرصة للأتمتة. أصبحت حالة عالم الرياضيات والمبرمج كريس ماكينلي ، الذي عالج في عام 2014 موقع المواعدة OkCupid المذكور بالفعل باستخدام أساليب البرامج ، معروفة على نطاق واسع . ثم تمكن من جمع بيانات عن تفضيلات الزوار وبمساعدة تعدين البيانات وجد نفسه المباراة المثالية.

Source: https://habr.com/ru/post/ar384351/