İçindekiler
Makine Öğrenimi İçerik Değiştirmeyi Nasıl Optimize Eder?
4,5 milyardan fazla internet kullanıcısı var ve bu sayı her geçen gün artıyor. İnternet, mesajlar ve gönderilerin yanı sıra milyarlarca resim ve video üretir. Bu kullanıcılar, en sevdikleri sosyal medya platformlarında ve çevrimiçi perakendecilerde olumlu, güvenli bir deneyim arıyor. Çözüm, içerik denetimidir. Müstehcen, taciz edici veya sahte, hileli, zararlı veya işle uyumlu olmayan verileri kaldırır.
Şirketler, içerik denetimi için insan içerik moderatörlerine güvenirdi. Ancak, içerik kullanımı arttıkça bu yaklaşım uygun maliyetli ve verimli değildir. Bunun yerine kuruluşlar, içeriği otomatik olarak denetleyen algoritmalar oluşturma stratejileri olan makine öğrenimine (ML) yatırım yapıyor.
Yapay zeka (AI), çevrimiçi işletmelerin daha hızlı ölçeklenmesine ve içerik denetiminde tutarlılık sağlamasına olanak tanır. İnsan moderatörleri (döngüdeki insanlar) ortadan kaldırmasa da, yine de temel gerçeğin izlenmesini sağlayabilir ve daha incelikli, bağlamsal içerik sorunlarının üstesinden gelebilirler. İçeriği incelemek için gereken içerik moderatörlerinin sayısını azaltır. Bu iyi bir şey çünkü zararlı maddelere istenmeyen şekilde maruz kalmak ruh sağlığınız üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir. Bu görev hem şirket hem de çalışanları için bir avantaj olan makinelere bırakılabilir.
İçeriği Gerçek Dünyada Denetleme
Şirketler, sohbet botları ve sohbet odaları dahil olmak üzere çeşitli dijital medya kullanımları için makine öğrenimi tabanlı içerik moderasyonu kullanır. Çevrimiçi perakende ve sosyal medya en popüler uygulamalardan ikisidir.
Sosyal medya
Sosyal medya bir içerik sorunuyla boğuşuyor. Yalnızca Facebook, toplu olarak günde 100 milyon saatten fazla video izleyen ve her gün 350 milyondan fazla fotoğraf yükleyen 2 milyardan fazla kullanıcıya sahiptir. Bu trafik tarafından oluşturulan içeriğin hacmini manuel olarak kontrol edecek kadar insanı işe almak çok zaman ve para gerektirecektir. AI, nefret söylemi ve siber zorbalık için metinleri, kullanıcı adlarını ve resimleri kontrol ederek yükü azaltır. Ayrıca müstehcen veya zararlı materyal, spam, sahte haberler ve diğer yanıltıcı içerikleri de kontrol eder. Algoritma ayrıca bir şirketin şartlarına uymayan kullanıcıları silebilir veya yasaklayabilir.
Çevrimiçi alışveriş
İçerik denetimine ihtiyaç duyanlar yalnızca sosyal platformlar değildir. Çevrimiçi perakendeciler, müşterilerine iş dostu olan kaliteli içerik sunmak için içerik denetleme araçlarını da kullanabilir. Örneğin, bir otel rezervasyon sitesi, otel odalarının tüm resimlerini taramak ve site kurallarına uymayanları (örneğin, bir fotoğrafta hiç kimse görülemez) kaldırmak için AI kullanabilir. Perakendeciler ayrıca ürünlerini özelleştirmek için makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerini bir arada kullanabilir.
İçerik moderasyonu nasıl çalışır?
Şirketlerin, makine öğrenimi tabanlı inceleme sistemi sistemleri için farklı içerik kuyrukları ve yükseltme politikaları olacaktır. Ancak, genellikle birinci, ikinci veya her iki adımda yapay zeka denetimini içereceklerdir.
Ön moderasyon. AI, kullanıcı içeriğini yayınlanmadan önce değiştirir. Kullanıcılar daha sonra zararlı olmadığı kabul edilen içeriği görebilir. Yapay zeka modeli, işletme için zararlı veya düşmanca olma olasılığı yüksek olan içeriği kaldıracaktır. AI modeli, tahminlerine olan güveni düşükse, insan incelemesi için güvenilir veya iş dostu olmadığına inandığı içeriği işaretler.
Moderasyon sonrası. Moderasyon sonrası. Yapay zeka içeriği incelerse, zararlı materyali otomatik olarak silerek 1. adımla aynı işlemi kullanır.
AI, içeriği tahmin etmek için ortama bağlı olarak çeşitli makine öğrenimi teknikleri kullanabilir.
Metin
Doğal dil işleme (NLP): Bilgisayarlar, insan konuşmasını anlamak için NLP'ye güvenir. Olumsuz dilleri kaldırmak için anahtar kelime filtreleme kullanabilirler.
Duygu analizi: İnternet tamamen bağlamla ilgilidir. Bilgisayarlar, öfke veya alay gibi tonları belirlemek için duygu analizi kullanabilir.
Bilgi tabanları: Bilgisayarlar, hangi makalelerin sahte haber olacağını tahmin etmek ve yaygın dolandırıcılıkları belirlemek için bilgi veritabanlarını kullanabilir.
Resim ve Video
Nesne algılama: Platform standartlarını karşılamayan fotoğraf veya videolardaki çıplaklık gibi nesneleri tanımlamak için görüntü ve videolar kullanılabilir.
Sahneyi anlama: Bilgisayarlar olan bitenin bağlamını kavrayabilir. Labelify bir sahnede ve daha bilinçli kararlar verin.
Tüm Veri Türleri
Şirketler, veri türünden bağımsız olarak kullanıcı güven teknolojisini kullanabilir. Bilgisayarlar, spam gönderme veya müstehcen içerik yayınlama geçmişi olan kullanıcıları "güvenilmez" olarak sınıflandırabilir ve gelecekte gönderecekleri herhangi bir içerik konusunda daha dikkatli olacaktır. Sahte haberler aynı zamanda itibar teknolojisi tarafından da ele alınmaktadır: Bilgisayarların güvenilmez haber kaynaklarını belirleme ve onları yanlış olarak etiketleme olasılığı her zamankinden daha fazladır.
İçerik moderasyonu, sürekli yeni eğitim verileri kaynağıdır. Bir bilgisayar, içeriği, daha sonra onu zararlı veya değil olarak etiketleyecek ve gelecekteki iyileştirmeler için etiketlenmiş verileri algoritmaya geri besleyecek olan bir insan incelemeciye yönlendirecektir.
İçerik Denetiminin Zorluklarının Üstesinden Nasıl Gelilir?
AI modelleri, içerik denetiminde birçok zorlukla karşılaşır. İçeriğin hacmi nedeniyle, doğruluktan ödün vermeyen hızlı modeller oluşturmak gerekir. Veriler, doğru bir model oluşturmayı zorlaştıran şeydir. Şirketler tarafından toplanan verilerin çoğu kendi mülkiyetinde tutulduğu için, dijital platformlar için çok az sayıda genel içerik veri seti mevcuttur.
Dil başka bir konudur. İçerik denetleme yapay zekanız, birden çok dili ve bunların kullanıldığı bağlamları tanıyabilmelidir. İnternet küreseldir. Dil zaman içinde değiştikçe modeliniz yeni verilerle düzenli olarak güncellenmelidir.
Tanımlarda da tutarsızlıklar var. Siber zorbalık nedir? Ölçülü olarak güven ve güveni sürdürmek için bu tanımların platformunuz genelinde tutarlı olması önemlidir. Kullanıcılar her zaman yaratıcıdır ve ölçülülükte boşluklar bulacaktır. Sahte haberleri ve dolandırıcılığı ortadan kaldırmak için modelinizi sürekli olarak yeniden eğitmeniz gerekir.
İçerik denetimindeki önyargıların farkında olun. Ayrımcılık, dil veya kullanıcı özellikleri söz konusu olduğunda ortaya çıkabilir. Önyargıyı azaltmak için eğitim verilerinizi çeşitlendirmek çok önemli olacaktır. Bu, modelinize bağlamı nasıl anlayacağınızı öğretmeyi içerir.
Etkili bir etki yaratmak imkansız gibi görünebilir. içerik denetimi tüm bu engellerle platform. Başarılı olmak mümkündür: Pek çok kuruluş, yeterli eğitim verisi sağlamak için üçüncü taraf satıcılara ve bunu etiketlemek için bir grup uluslararası kişiye başvurur. Ölçeklenebilir ve verimli modeller sunmak için üçüncü taraf iş ortakları, makine öğrenimi özellikli İçerik Denetleme Araçları konusunda gerekli uzmanlığı da sağlayabilir.
Politikayı Gerçek Dünya belirler: İçerik denetleme kararları politikaya dayalı olmalıdır. Ancak politika, özellikle hassas konularda ortaya çıkabilecek boşlukları, gri alanları veya uç vakaları ele alacak şekilde hızla geliştirilmelidir. Pazar eğilimlerini izleyin ve politikayı iyileştirmek için önerilerde bulunun.
Demografik Önyargıyı Yönetin. Moderatörler, moderatörlük yapılan pazardaki genel popülasyonu temsil ettiğinde içerik moderasyonu daha etkili, güvenilir, güvenilir ve verimlidir. Verilerinizin herhangi bir demografik önyargıya tabi olmadığından emin olmak için demografik bilgileri tanımlamalı ve çeşitlilik kaynaklarını yönetmelisiniz.
Uzman Kaynaklarla Kalite Yönetim Stratejisi Oluşturun. İçerik denetleme kararları, günümüzün siyasi ikliminde incelenebilir. Kapsamlı bir strateji, hataları belirlemek, düzeltmek ve önlemek için gereklidir. Müşterilere genellikle kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bir strateji önerebilir ve uygulamalarına yardımcı olabiliriz. Bu, politika uzmanlarından oluşan bir ekip geliştirmeyi ve kalite kontrol inceleme hiyerarşileri oluşturmayı içerir.
Labelify sizin için neler yapabilir?
Şirketlerin yapay zeka modelleri oluşturmasına ve başlatmasına yardımcı olan 4 yılı aşkın deneyime sahibiz. İçerik denetleme gereksinimlerinizde size yardımcı olacak veri sınıflandırma ardışık düzenlerini sunmaktan gurur duyuyoruz. Tescilli kalite kontrol teknolojimiz yüksek doğruluk ve hassasiyet sağlar. Hızlı teslimat ve ölçeklenebilirlik elde edebilmenizi sağlamak için platform özelliklerimiz ve uzmanlığımız tarafından desteklenir.
Uzmanlığımız ve içerik denetleme ihtiyaçlarınız konusunda size nasıl yardımcı olabileceğimiz hakkında daha fazla bilgi edinin.
