Der Programmierer hat in Tinder ein neuronales Netzwerk für den automatischen Paarabgleich eingerichtet

Der Doktorand Harm de Vries von der Universität von Montreal schuf ein neuronales Netzwerk und trainierte es , um einen geeigneten Partner im sozialen Netzwerk von Tinder zu finden. Er musste seine eigenen Vorlieben herausfinden und ihnen dann sein Programm beibringen. Infolgedessen begann sie richtig vorherzusagen, dass der Forscher das Foto des Mädchens in fast 70% der Fälle mögen würde.

De Vray versuchte, mithilfe der Dienste der Dating-Anwendung Tinder einen Partner zu finden. Die Anwendung basiert auf einem sehr einfachen Schema: Sie ermittelt die Position des Benutzers mithilfe von GPS und sendet ihm Fotos von anderen Netzwerkmitgliedern, die sich in der Nähe befanden. Wenn ihm das Foto nicht gefällt, wischt er nach links. Wie - rechts. Wenn der Benutzer, den der Benutzer mochte, es auch in seinem Smartphone ausgewählt hat, können diese beiden die Kommunikation starten. Am Ende wird vorgeschlagen, einen Partner für ein Foto auszuwählen.

De Vray bemerkte, dass Tinder ihm ständig Bilder von Mädchen gibt, die er nicht mag (zum Beispiel mit Piercings, mit Tätowierungen usw.). Er erkannte, dass sich die Anwendung nicht an seine vorherigen Aktionen anpasst, und entschied sich wie ein echter Programmierer, ein Programm zu schreiben, das ihm in einer eher routinemäßigen Angelegenheit hilft.

Für das Training des neuronalen Netzwerks wählte der Programmierer 10.000 Fotos aus. Für eine Person ist dies ziemlich viel, aber für das Training des Programms war eine solch schwierige Aufgabe nicht ausreichend, da das Erkennen der visuellen Attraktivität für eine Person nicht auf einfachen Merkmalen wie der Haarfarbe beruht. 8000 Fotos gingen zum direkten Training und 2000 - um die Ergebnisse zu überprüfen.

De Vray selbst mochte 53% der vom sozialen Netzwerk angebotenen Fotos, was auf einen ziemlich breiten Geschmack hinweist. Aber nach dem ersten Durchlauf des Programms war seine Genauigkeit unzureichend - nur 55%, was nicht weit von der zufälligen Auswahl entfernt ist.

Dann beschloss der Programmierer, das neuronale Netzwerk auf andere Weise zu unterrichten, und nachdem er 500.000 Fotos von der OkCupid-Dating-Site heruntergeladen hatte, stellte er die Aufgabe, einen Mann von einer Frau auf einem Foto zu unterscheiden. Nach mehreren Wochen Betrieb lernte das Netzwerk, diese Aufgabe mit einer Genauigkeit von 93% auszuführen (der Programmierer selbst erreichte nur eine Genauigkeit von 95%, indem er diese Aufgabe manuell erledigte). Nachdem das Programm für die Arbeit mit Tinder zusätzliche Fotos für das Training erhalten hatte, zeigte es ein akzeptableres Ergebnis - 68%.

De Vray ist bereits zufrieden mit dem Erreichten: Seiner Meinung nach erreichte sein bester Freund, der sich seiner Vorlieben bewusst war, beim Betrachten von zufälligen Fotos eine Genauigkeit von 76%. Er ist zuversichtlich, dass künstliche Intelligenz in naher Zukunft Menschen in einem so komplexen Geschäft wie dem Dating helfen wird.

Von Natur aus fällt es Programmierern oft schwer, Routinearbeiten zu ertragen, und sie versuchen, jede Automatisierungsmöglichkeit zu nutzen. Der Fall des Mathematikers und Programmierers Chris McKinley, der 2014 die bereits erwähnte OkCupid-Dating-Site mit Softwaremethoden verarbeitete, wurde weithin bekannt . Dann gelang es ihm, Daten über die Vorlieben der Besucher zu sammeln und mit Hilfe des Data Mining die perfekte Übereinstimmung zu finden.

Source: https://habr.com/ru/post/de384351/