Youtuberen algoritmoa eta sare neuronalak

20 Maiatzak 2020, 2:10 pm
Published in Idatzita
Read 25 times

Youtube ezagutzen dutenek eta maiz erabili dutenek, ikusi edo esperimentatu ahal izango zuten noizbait, nola, erabili ahala, web gunea gure gustuak sumatzen hasten den.  Bideo formatuan, benetan erakartzen gaituzten gaiak erakusteko gaitasuna eskuratzen du, bere plataforman ahalik eta denbora gehien egon gaitezen helburuarekin, noski.

Honenbestez, ezagunen baten Youtubeko kontua ikusiko bagenu, honi Youtubek gomendatutako bideoak eta gureak guztiz desberdinak direla ikusiko genuke. Baina nola iritsi da Youtube gure burua horren ondo ezagutzera?

Youtube ulertzeko modu zuzen bat, galderaz beteriko algoritmo bat imajinatzea da. Algoritmo bat zer den ez dakitenentzat, algoritmo bat, funtsean, problema bat ebazteko jarraibide edo arau zehatz batzuk dituen tresna bat da. Pentsa dezagun unetxo batez Youtubeko algoritmoa garela. Gure erabiltzaileen gustuak ezagutzeko, galdera sorta bat egin genezake: zein bideo-kanal dator bat erabiltzailearen adinarekin? zein kanalek partekatzen du erabiltzailearen kokapen geografikoa? zenbateko  iraupena izan behar du bideoak? kirola edo zientzia?

Erabiltzaileak ikusten dituen bideoak aztertuz eta galdera sorta honi erantzunez, Youtubeko algoritmoak, denborak aurrera egin ahala, erabiltzailea gero eta hobeto ezagutzea lortuko du, benetan honek ikusi nahi duena gomendatzea lortuz. Galdera sorta hau Youtubeko bideoak sortzen zituen jendearen graio-santua izan da luzaroan, azken finean, Youtubeko algoritmoa ezagututa, batek bideo perfektua sor bailezakeen.

Harrigarrena da gaur egun Youtubek ez duela algoritmo bat erabiltzen; galdera horiek, arau hauek, ez dira existitzen, Youtubeko algoritmoa aspaldi deskonektatu zuten eta askoz ahaltsuagoa eta interesgarriagoa den zerbaitegatik ordezkatua izan zen, neurona-sareak (ikaskuntza automatikoak).

Red neuronal

Neurona-sare bat zirkuitu elektriko moduko bat da, gure neuronen funtzionamendua nolabait imitatzen duen programa informatiko baten barruan dagoena. Algoritmo arruntek ez bezala, neurona-sare batek ez du algoritmo edo jarraibiderik behar problema bat ebazteko, bere kabuz ikasteko gai da. Hala, problemak ebazten ditu modu erabakitzailean, algoritmo bat aurrez programatu beharrik gabe. Eta nola lortzen du Youtubek gure gustuen berri izatea neurona-sare horiekin? Zientzian ohikoa den bezela, analogia bat erabiltzea da zerbait konplexua ulertzeko modurik errazena.

Demagun sare neuronal bat nahi dugula Interneten dabiltzan milaka irudietan katuak automatikoki identifikatzeko. Hasieran, neurona-sareak ez du ezer jakingo, eta entrenatu egin beharko da. Adibidez, txakur bat eta katu bat agertzen diren irudi bat erakutsi ahal izango diogu  eta katua zein den, inolako jarraibiderik eta deskribapenik eman gabe. Ondoren, irudi konplexuago bat jarriko diogu, esaterako, lehoinabarra eta katu batena. Katua zein den esango diogo berriro ere. Neurona-sare hori adibide gehiagorekin eta gehiagorekin entrenatzen jarraitzen badugu, une batetik aurrera neurona-sarea gai izango da, bere kabuz, erakutsiko diogun edozein Interneteko irudietan katuren bat dagoen identifikatzen.

Adibide hori sinplea eta zentzugabea iruditu arren, etorkizunean neurona-sareek izan dezaketen garrantzia erakusten digu. Demagun sare neuronal bat entrenatzen dugula, katuen irudien ordez zelula kantzerigenoak identifika ditzan. Edo planetak izan ditzaketen izarren-seinaleak aztertzeko entrenatzen dugula. Edo eredu klimatologikoak aurresateko. Edo... gure gustuak zeintzuk diren ezagutzeko, Youtuberen antzera. 

Big Dataren aroan, sortzen ditugun datu guztiak aztertzeko behar den denborarik ez dugun garaian, sare neuronalak teknologia iraultzaile bilakatu dira, eta etorkizunean gero eta gehiago hitz egingo da euren inguruan.

More in this category: « Izpi berdearen bila