O programador criou uma rede neural para a correspondência automática de pares no Tinder

O estudante de graduação Harm de Vries, da Universidade de Montreal, criou uma rede neural e a treinou para encontrar um parceiro adequado na rede social Tinder. Ele teve que descobrir suas próprias preferências e depois ensinar a eles seu programa. Como resultado, ela começou a prever corretamente que a pesquisadora gostaria da foto da garota em quase 70% dos casos.

De Vray tentou encontrar um parceiro usando os serviços do aplicativo de encontros Tinder. O aplicativo é construído de acordo com um esquema muito simples - determina a posição do usuário usando GPS e envia fotos de outros participantes da rede que estavam por perto. Se ele não gostar da foto, ele desliza para a esquerda. Como - para a direita. Se o usuário que o usuário gostou também o escolheu em seu smartphone, esses dois poderão iniciar a comunicação. No final, propõe-se escolher um parceiro para uma foto.

De Vray percebeu que Tinder constantemente mostra fotos de garotas que ele não gosta (por exemplo, com piercings, tatuagens, etc.). Ele percebeu que o aplicativo não se adapta a suas ações anteriores e, como um verdadeiro programador, decidiu escrever um programa que o ajudaria em uma questão bastante rotineira.

Para treinar a rede neural, o programador escolheu 10.000 fotos. Para uma pessoa, isso é bastante, mas para o treinamento do programa uma tarefa tão difícil não foi suficiente, porque o reconhecimento da atratividade visual de uma pessoa não se baseia em características simples, como a cor do cabelo. 8000 fotos foram para treinamento direto e 2000 - para verificar os resultados.

O próprio De Vray gostou de 53% das fotos oferecidas pela rede social, o que indica gostos bastante amplos. Porém, após a primeira execução do programa, sua precisão foi insuficiente - apenas 55%, o que não está longe da escolha aleatória.

Então, o programador decidiu treinar a rede neural de uma maneira diferente e, depois de baixar 500 mil fotos do site de namoro do OkCupid, ele definiu a tarefa de distinguir um homem de uma mulher em uma fotografia. Após várias semanas de operação, a rede aprendeu a executar esta tarefa com 93% de precisão (o próprio programador alcançou apenas 95% de precisão ao concluir esta tarefa manualmente). Tendo recebido fotos adicionais para treinamento, o programa para trabalhar com o Tinder mostrou um resultado mais aceitável - 68%.

De Vray já está satisfeito com o que foi alcançado: segundo ele, seu melhor amigo, ciente de suas preferências, ao visualizar fotos aleatórias, alcançou uma precisão de 76%. Ele está confiante de que, no futuro próximo, a inteligência artificial ajudará pessoas em negócios tão complexos como o namoro.

Por natureza, os programadores geralmente acham difícil aguentar o trabalho de rotina e tentam agarrar qualquer oportunidade de automação. O caso do matemático e programador Chris McKinley, que em 2014 processou o já mencionado site de namoro OkCupid usando métodos de software, tornou-se amplamente conhecido . Então, ele conseguiu coletar dados sobre as preferências dos visitantes e, com a ajuda da mineração de dados, encontrou a combinação perfeita.

Source: https://habr.com/ru/post/pt384351/