Idei Diverse

De fiecare data cand deschizi Youtube.com, ti se intampla cumva se fii intamplinat cu o serie de clipuri pe care ai senzatia ca cineva le-a pus acolo special pentru tine?
Atunci cand urmaresti un clip, primesti sugestii foarte bune si simti ca cineva parca iti urmareste mereu gandurile?
Daca da, atunci inseamna ca esti constient de efectul pe care algoritmul de recomandari Youtube il are in mod indirect asupra ta.
Vom defini simplificat ca algoritm, o colectie de coduri care executa o succesiune de mai multi pasi, cu scopul de a obtine un anume rezultat.
Algoritmul de recomandari Youtube are ca scop citirea preferintelor utilizatorilor si ierarhizarea caorecta a sugestiilor de vizualizare pe care acesta le face in atat in timpul cat si la sfarsitul fiecarui clip vizualizat.

De ce era necesar acest algoritm?
Youtube primeste de la utilizatorii creatori care incarca constant, peste 400 de ore de continut in fiecare minut, o cantitate mare de clipuri care se adauga la numarul urias de clipuri deja existente pe site.

Dat fiind numarul mare de clipuri disponibile si miliardele de ore de continut vizualizate de catre utilizatori zilnic, a devenit o necesitate absoluta implementarea unor metode de ierarhizare individuala a continutului, astfel ducand la aparitia acestui algoritm de recomandare.
Compania Google, cea care detine si dezvolta Youtube.com, a lansat public principiul de functionare care face posibil acest algoritm, fiind vorba despre “Deep Neural Networks for YouTube Recommendations”, o lucrare stiintifica scrisa in termeni avansati, care explica exact modul in care apar recomandarile pentru clipurile prezente pe site.
Fara a fi nevoie de a ne preocupa foarte mult timp de explicatiile academice, vom aborda simplificat felul in care algoritmul respectiv reuseste sa afiseze aproape mereu recomandatile cele mai potrivite.

Algoritmul Youtube va invata sa recunoasca preferintele utilizatorilor urmarind activitatea acestora pe site si utilizand ceea ce se numeste in termeni generici: “Machine Learning”, care este un procedeu de invatare destul de sofisiticat.
Mai precis, acesta va inregistra in baza de date referitoare la tipul de continut pe care il vizualizeaza utilizatorul, cat timp petrece vizualizand clipurile respective, cum apreciaza anumite clipuri sau canale, precum si ce anume nu ii place sa vizualizeze.
Componentele care fac posibila functionarea algoritmului Youtube sunt:

Videouri candidate
Aceasta componenta va returna cateva sute de videouri general relevante pentru utilizatori cu o precizie destul de mare.

Istoricul utilizatorului
Aici algoritmul ia in calcul istoricul cautarilor si vizualizarilor de videoclipuri in contextul personal (varsta, gen, interese, locatie, etc).

Filtrul colaborativ
Youtube va analiza comportamentul altor utilizatori asemanatori ca si preferinte, interese sau date geografice in incercarea de a stabili ce anume sa ofere spre vizualizare.

Ranking-ul sau cotatia individuala
Aceasta procedura estimeaza un scor de calitate in functie de preferintele utilizatorului pentru fiecare clip video.

In functie de aceste componente ale algoritmului vor fi stabilite cele cateva zeci de clipuri video ce vor fi afisate pentru fiecare utilizator ca si sugestie finala.
Algoritmul va invata din fiecare actiune a utilizatorului, astfel ca in timp isi va perfectiona continuu performantele.
In acest mod va fi hranita constant nevoia de senzational a utilizatorilor, carora li se vor servi mereu clipuri pe care in subconstientul lor vor dori sa le vizualizeze.