Le programmeur a mis en place un réseau de neurones pour l'appariement automatique des paires dans Tinder

Harm de Vries, étudiante diplômée de l'Université de Montréal, a créé un réseau de neurones et l'a formé pour trouver un partenaire approprié sur le réseau social Tinder. Il a dû déterminer ses propres préférences, puis leur enseigner son programme. En conséquence, elle a commencé à prédire correctement que le chercheur aimerait la photo de la fille dans près de 70% des cas.

De Vray a tenté de trouver un partenaire en utilisant les services de l'application de rencontres Tinder. L'application est construite selon un schéma très simple - elle détermine la position de l'utilisateur à l'aide du GPS et lui envoie des photos d'autres membres du réseau qui se trouvaient à proximité. S'il n'aime pas la photo, il glisse vers la gauche. Comme - à droite. Si l'utilisateur que l'utilisateur a aimé l'a également choisi dans son smartphone, ces deux-là pourront démarrer la communication. Au final, il est proposé de choisir un partenaire pour une photo.

De Vray a remarqué que Tinder lui donne constamment des photos de filles qu'il n'aime pas (par exemple, avec des piercings, des tatouages, etc.). Il s'est rendu compte que l'application ne s'adapte pas à ses actions précédentes et, comme un vrai programmeur, a décidé d'écrire un programme qui l'aidera dans une affaire plutôt routinière.

Pour former le réseau neuronal, le programmeur a choisi 10 000 photos. Pour une personne, c'est beaucoup, mais pour la formation du programme, une tâche aussi difficile n'était pas suffisante, car la reconnaissance de l'attractivité visuelle d'une personne ne repose pas sur des caractéristiques simples comme la couleur des cheveux. 8000 photos sont allées à la formation directe, et 2000 - pour vérifier les résultats.

De Vray lui-même a aimé 53% des photos proposées par le réseau social, ce qui indique des goûts assez larges. Mais après la première exécution du programme, sa précision était insuffisante - seulement 55%, ce qui n'est pas loin du choix aléatoire.

Ensuite, le programmeur a décidé d'enseigner le réseau neuronal d'une manière différente, et après avoir téléchargé 500 000 photos sur le site de rencontres OkCupid, il a décidé de distinguer un homme d'une femme sur une photo. Après plusieurs semaines de fonctionnement, le réseau a appris à effectuer cette tâche avec une précision de 93% (le programmeur lui-même n'a atteint qu'une précision de 95% en effectuant cette tâche manuellement). Après avoir reçu des photos supplémentaires pour la formation, le programme de travail avec Tinder a montré un résultat plus acceptable - 68%.

De Vray est déjà satisfait de ce qui a été réalisé: selon lui, son meilleur ami, bien conscient de ses préférences, lors de la visualisation de photos aléatoires, a atteint une précision de 76%. Il est convaincu que dans un avenir proche, l'intelligence artificielle aidera les gens dans une entreprise aussi complexe que la datation.

Par nature, les programmeurs ont souvent du mal à accepter le travail de routine, ils essaient donc de saisir toute opportunité d'automatisation. Le cas du mathématicien et programmeur Chris McKinley, qui a traité en 2014 le site de rencontres OkCupid déjà mentionné à l'aide de méthodes logicielles, est devenu largement connu . Puis il a réussi à collecter des données sur les préférences des visiteurs et avec l'aide de l'exploration de données, il s'est trouvé le match parfait.

Source: https://habr.com/ru/post/fr384351/