प्रोग्रामर ने टिंडर में स्वचालित जोड़ी मिलान के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क स्थापित किया

मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय के स्नातक छात्र हरम डी वियर्स ने एक तंत्रिका नेटवर्क बनाया और टिंडर सोशल नेटवर्क पर एक उपयुक्त साथी खोजने के लिए इसे प्रशिक्षित किया । उन्हें अपनी वरीयताओं का पता लगाना था, और फिर उन्हें अपना कार्यक्रम सिखाना था। परिणामस्वरूप, उसने सही अनुमान लगाना शुरू कर दिया कि शोधकर्ता लगभग 70% मामलों में लड़की की फोटो पसंद करेगा।

डे Vray ने डेटिंग एप्लिकेशन टिंडर की सेवाओं का उपयोग करके एक साथी को खोजने की कोशिश की। एप्लिकेशन एक बहुत ही सरल योजना के अनुसार बनाया गया है - यह जीपीएस का उपयोग करके उपयोगकर्ता की स्थिति निर्धारित करता है और उसे अन्य नेटवर्क सदस्यों की तस्वीरें भेजता है जो पास थे। यदि वह फ़ोटो पसंद नहीं करता है, तो वह बाईं ओर स्वाइप करता है। जैसे - दाईं ओर। अगर यूजर को जो पसंद आया, उसने इसे अपने स्मार्टफोन में भी चुना है, तो ये दोनों संचार शुरू कर सकेंगे। अंत में, एक तस्वीर के लिए एक साथी चुनने का प्रस्ताव है।

डी व्रे ने देखा कि टिंडर उसे लगातार उन लड़कियों की तस्वीरें देता है जिन्हें वह पसंद नहीं करता है (उदाहरण के लिए, पियर्सिंग के साथ, टैटू के साथ, आदि)। उन्होंने महसूस किया कि आवेदन उनके पिछले कार्यों के अनुकूल नहीं है और, एक सच्चे प्रोग्रामर की तरह, एक कार्यक्रम लिखने का फैसला किया जो उन्हें नियमित दिनचर्या में मदद करेगा।

तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए, प्रोग्रामर ने 10,000 तस्वीरों को चुना। एक व्यक्ति के लिए, यह काफी है, लेकिन कार्यक्रम के प्रशिक्षण के लिए ऐसा मुश्किल काम पर्याप्त नहीं था, क्योंकि किसी व्यक्ति के लिए दृश्य आकर्षण की पहचान बाल रंग जैसी सरल विशेषताओं पर आधारित नहीं है। 8000 तस्वीरें प्रत्यक्ष प्रशिक्षण के लिए गईं, और 2000 - परिणामों की जांच करने के लिए।

डी व्रे ने खुद को सोशल नेटवर्क द्वारा पेश की गई 53% तस्वीरों को पसंद किया, जो कि व्यापक स्वाद को इंगित करता है। लेकिन कार्यक्रम के पहले भाग के बाद, इसकी सटीकता अपर्याप्त थी - केवल 55%, जो यादृच्छिक विकल्प से दूर नहीं है।

तब प्रोग्रामर ने तंत्रिका नेटवर्क को एक अलग तरीके से सिखाने का फैसला किया, और OkCupid डेटिंग साइट से 500 हजार तस्वीरें डाउनलोड करने के बाद, उसने एक तस्वीर में एक महिला से एक आदमी को अलग करने का कार्य निर्धारित किया। कई हफ्तों के ऑपरेशन के बाद, नेटवर्क ने 93% सटीकता के साथ इस कार्य को करना सीख लिया (प्रोग्रामर ने स्वयं इसे केवल 95% सटीकता के साथ पूरा किया)। प्रशिक्षण के लिए अतिरिक्त तस्वीरें प्राप्त करने के बाद, टिंडर के साथ काम करने के कार्यक्रम ने अधिक स्वीकार्य परिणाम दिखाया - 68%।

डी व्रे पहले से ही इस बात से संतुष्ट हैं कि क्या हासिल किया गया है: उनके अनुसार, उनके सबसे अच्छे दोस्त, उनकी प्राथमिकताओं से अच्छी तरह वाकिफ हैं, जब यादृच्छिक तस्वीरें देखते हुए, 76% की सटीकता हासिल की। उन्हें विश्वास है कि निकट भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटिंग जैसे जटिल व्यवसाय में लोगों की मदद करेगी।

स्वभाव से, प्रोग्रामर को अक्सर नियमित काम करना मुश्किल लगता है, इसलिए वे किसी भी स्वचालन के अवसर को हथियाने की कोशिश करते हैं। गणितज्ञ और प्रोग्रामर क्रिस मैककिनले का मामला , जिन्होंने 2014 में सॉफ्टवेयर विधियों का उपयोग करके पहले से ही उल्लेख किए गए OkCupid डेटिंग साइट को संसाधित किया, व्यापक रूप से ज्ञात हो गया । फिर वह आगंतुकों की प्राथमिकताओं पर डेटा एकत्र करने में कामयाब रहे और डेटा माइनिंग की मदद से उन्होंने खुद को सही मैच पाया।

Source: https://habr.com/ru/post/hi384351/