هوش مصنوعی اینستاگرام چگونه عمل میکند؟

آیا با هوش مصنوعی اینستاگرام آشنایی دارید؟  هوش مصنوعی اینستاگرام به نمایش بهترین و مرتبط‌ترین محتوا برای هر کاربر کمک می‌کند. هوش مصنوعی اینستاگرام به آسانی میتواند علاقه مندی های شما را پیشبینی و در صفحه اکسپلور شما نمایان کند.

آیا اینستاگرام از هوش مصنوعی استفاده می کند؟

اولویت هر شرکت دیجیتالی که می‌خواهد به صدر هرم تجاری برسد، استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش رضایت مشتری است. در همین راستا، هوش مصنوعی اینستاگرام از تمام اطلاعات جمع آوری شده از تعامل کاربر برای بررسی رفتار کاربر استفاده می کند. با چنین بینشی از هوش مصنوعی اینستاگرام می تواند تجربه و تعامل کاربر را افزایش دهد.

چگونه اینستاگرام از هوش مصنوعی برای افزایش تجربه کاربری استفاده می کند؟

محبوبیت پتانسیل هوش مصنوعی برای تغییر نحوه عملکرد صنایع در حوزه رسانه های اجتماعی نیز به شدت رشد کرده است و تبدیل به جزء جدایی ناپذیر غول های رسانه های اجتماعی مانند اینستاگرام، فیس بوک و توییتر است. این شرکت ها از مزایای مختلف هوش مصنوعی مانند امنیت افزایش یافته، تعامل بهتر با مشتری و تجزیه و تحلیل عمیق بهره می برند.

طبق آمار Statista، تعداد کاربران ماهانه اینستاگرام در سال 2018 از مرز 1 میلیارد گذشت. همه این فعالیت های کاربر باعث ایجاد اطلاعات فراوانی است. تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی قابل اعتمادترین ابزار برای بررسی دقیق تمام اطلاعات است که این پلتفرم تولید می کند.

چگونه الگوریتم های اینستاگرام تجربه کاربری را افزایش می دهند؟

این تصور غلط گسترده وجود دارد که یک الگوریتم یکپارچه پشت هوش مصنوعی در اینستاگرام برای تجربه کاربری کلی آن وجود دارد. در واقعیت، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها، طبقه‌بندی‌کننده‌ها و رویه‌های یادگیری ماشین (ML) مسئول بهینه‌سازی تعامل کاربر برنامه هستند. برای کاربر معمولی الگوریتم های یادگیری ماشینی اینستاگرام بسیار بالاتر از درک آنها است. نحوه استفاده اینستاگرام از هوش مصنوعی چیزی است که برای یک ذهن متمایل به تکنیک جذاب است.

بنابراین این روش کار می کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اینستاگرام می‌توانند اطلاعات تجاری گسترده و بینش‌های مبتنی بر استفاده جمع‌آوری‌شده از آمار مصرف مشتری را تجزیه و تحلیل کنند. توسعه دهندگان در اینستاگرام به طور مداوم این الگوریتم ها را تغییر می دهند تا کاربران متوجه شوند که بیشتر به چه چیزی اهمیت می دهند.

الگوریتم‌های سفارشی یادگیری ماشینی اینستاگرام وجود دارد که نشان می‌دهد چه محتوایی در هر صفحه برای هر کاربر نمایش میدهد. فید اینستاگرام، کاوش، داستان‌ها و حلقه‌ها، هر کدام بر اساس الگوریتم‌های سفارشی متفاوت عمل می‌کنند.

سیستم های مختلف رتبه بندی برای پست های اینستاگرام :

مردم انتظارات خاصی از نوع محتوایی دارند که هر قسمت از برنامه به آنها ارائه می دهد. آنها انتظار دارند در استوری های خود محتوایی از دوستان و اقوام خود ببینند، در حالی که صفحه کاوش برای کشف محتوای با کیفیت از کاربرانی است که آنها را دنبال نمی کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اینستاگرام از فعالیت‌های کاربر خاصی برای بینش‌هایی استفاده می‌کنند که اینستاگرام از آنها به عنوان “سیگنال” یاد می‌کند. سیگنال‌ها شامل مواردی هستند که شخص پست کرده است، زمان و تعداد دفعات ارسال محتوا، ترجیحات کاربر نسبت به انواع خاصی از محتوا و …

این سیگنال‌ها در سیستم‌های رتبه‌بندی پست‌های اینستاگرام مانند سیستم رتبه‌بندی Home Feed و سیستم رتبه‌بندی Explore استفاده می‌شوند.

ضروری ترین سیگنال ها در فیدها، داستان ها و کاوش در زیر تعریف شدند:

1) داده‌های اطراف پست : این سیگنال‌ها به محبوبیت یک پست مربوط می‌شوند – تعداد افرادی که پست را دوست دارند و با چه سرعتی، مکان متصل به آن و غیره. اطلاعات پیرامون پست برای صفحه کاوش بسیار مهمتر از فید است.

2) داده‌های مربوط به شخصی که پست میگذارد : چند بار کاربر ممکن است با شخصی که پست کرده است تعامل داشته باشد یکی از سیگنال‌های مهم مورد استفاده اینستاگرام است.

3) فعالیت کاربر : این به تعامل ضروری کاربر با برنامه از جمله تعداد پست‌هایی که لایک کرده‌اید یا پست کرده‌اید، چند ساعت صرف پست‌ها و صفحات خاصی می‌کنید، اشاره دارد.

4) سابقه تعامل با شخصی که پست میگذارد: به طور کلی چند بار افراد با پست های صفحه آن شخص ارتباط برقرار کرده اند و همچنین اگر شما پست های او را کامنت کرده یا لایک کرده اید.

پیشنهاد پیویو برای شما :

https://pioio.com/mag/2022/03/26/the-american-humanoid-robot-ameca-is-beyond-reality/ https://pioio.com/mag/2022/03/20/amazing-scientific-facts/ https://pioio.com/mag/2022/01/27/what-is-it-metaverse/

سیگنال های جمع آوری اینستاگرام :

با استفاده از این سیگنال‌های جمع‌آوری‌شده توسط هوش مصنوعی اینستاگرام، پست‌ها و صفحات را در Explore، Reels، Feed و Stories رتبه‌بندی می‌کند. وقتی صحبت از فیدها و استوری ها میشود، الگوریتم یادگیری ماشینی اینستاگرام جدیدترین تصاویر و ویدیوهای اشتراکی توسط دوستان را به عنوان مجموعه اطلاعات اولیه جمع آوری میکند. با استفاده از تمام سیگنال های بالا، پست ها رتبه بندی می شوند و پست های با رتبه بالاتر ابتدا توسط کاربر مشاهده می شوند.

برای صفحه کاوش، نمایه‌ها و صفحات کاربران که اخیراً دنبال کرده‌اند، مکان‌های بازدید شده، پست‌هایی که نظرات در آنها ارسال شده است، همه جمع‌آوری می‌شوند. بر اساس این مجموعه داده‌ها، هوش مصنوعی در اینستاگرام از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کند تا به کاربر نشان دهد که چه نوع پست‌هایی را بیشتر درگیر می‌کند.

الگوریتم KNN :

اینستاگرام با استفاده از الگوریتم KNN می‌تواند مواردی که کاربر ممکن است به آن علاقه داشته باشد را پیش‌بینی کند و پست‌های مناسب را به او پیشنهاد دهد. دو اصل ML بر نحوه انتخاب پست‌های مشابه برای کاربر توسط الگوریتم‌های KNN وجود دارد. شباهت مبتنی بر جاسازی و شباهت مبتنی بر اتفاق.

هر دوی این تکنیک‌ها توالی ظاهر شدن کلمات در متن را نشان می‌دهند تا میزان مرتبط بودن آنها را بسنجند. اینستاگرام از تکنیک‌های مشابهی برای رمزگشایی و درک میزان ارتباط هر دو اکانت با یکدیگر استفاده می‌کند. این به یافتن حساب، پست یا صفحه مناسب کمک میکند و آن ها را به کاربر پیشنهاد میکند تا او را در برنامه درگیر کند.

پاک کردن هرزنامه و ظاهر کردن محتوای مربوطه :

اینستاگرام از قدرت الگوریتم هوش مصنوعی فیس بوک DeepText، یک موتور درک متن مبتنی بر یادگیری عمیق (DL) استفاده می کند تا تجربه ای بدون هرزنامه را برای کاربران فراهم کند. DeepText همچنین می تواند احساسات و مقاصد پشت متن را استخراج کند تا بین نظرات توسط ربات ها و نظرات کاربران تفاوت قائل شود. در هر ثانیه چندین هزار نظر و تکه متن را مرور می کند.

این فناوری هوش مصنوعی حذف نظرات هرزنامه را خودکار می کند. این به بسیاری از اینفلوئنسرها و شخصیت‌های عمومی کمک می‌کند هنگام شروع مکالمات عمومی در اتاق‌های زنده نیز از اظهارنظرهای اعتراض‌آمیز اجتناب کنند. مقامات اینستاگرام در حال توسعه مدل‌های چندزبانه بسیار دقیق این هوش مصنوعی هستند تا مرتبط‌ترین نظرات را برای کاربران در سراسر جغرافیایی ارائه کنند.

حذف نفوذ سایبری :

طبق یک نظرسنجی که توسط Ditch The Label در سال 2017 انجام شد، 45 درصد از جوانان بریتانیایی بین 12 تا 25 سال، نوعی از آزار و اذیت سایبری را در اینستاگرام گزارش کردند. برای کاهش این مشکل، اینستاگرام از پتانسیل گسترده قابل ارائه توسط الگوریتم DeepText AI از زمینه متنی استفاده کرد.

DeepText AI خط باریکی را در ریشه کن کردن آزار و اذیت سایبری طی می کند – باید از محتوای توهین آمیز خلاص شود بدون اینکه آزادی بیان را نقض کند. توسعه دهندگان به طور مداوم به هوش مصنوعی با محتوای متنی متنوعی تغذیه می کنند تا به آن کمک کنند تا نکات ظریف اظهارات توهین آمیز انسانی را یاد بگیرد.

در اواخر سال 2019، اینستاگرام همچنین اعلام کرده بود که هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا تصاویر را علاوه بر متن، برای هدف قرار دادن پست‌های مزاحم سایبری نامناسب تجزیه و تحلیل کند.

چگونه کاربران اینستاگرام بر آنچه می بینند تأثیر می گذارند؟

نحوه تعامل کاربر با بخش‌های مختلف اینستاگرام، به شدت بر محتوای ظاهر شده برای کاربر تأثیر می‌گذارد. به سادگی با لایک کردن پست‌ها، نظر دادن و بازدید از صفحات حساب، می‌توانید محتوایی را که می‌خواهید در فیدها، داستان‌ها، حلقه‌ها و صفحات کاوش خود ببینید، تعیین کنید.

در اینجا چند راه وجود دارد که اینستاگرام به شما این امکان را می دهد :

1)Select Close Friends : گزینه ای برای انتخاب Close Friends وجود دارد که می توانند داستان های شما را ببینند در حالی که دیگران را از دیدن آنها منع می کنند. الگوریتم‌های ML اینستاگرام از این اطلاعات برای اولویت‌بندی پست‌هایی که در فید خود دریافت می‌کنید از این دوستان استفاده می‌کنند.

2) نادیده گرفتن و گزارش : حساب‌های بی‌صدا و گزارش شده توسط شما به بالای جدول ارسال می‌شوند، در حالی که هوش مصنوعی DeepText محتوای توهین‌آمیز را تجزیه می‌کند. نه تنها دیگر این محتوا را نمی بینید، بلکه اینستاگرام این صفحات را به گردانندگان توصیه می کند تا حذف یا مسدود کردن آنها را در نظر بگیرند.

3) گزینه «علاقه‌مند نیستم» : اگر زمانی که اینستاگرام چیزی را به شما توصیه می‌کند، دکمه «علاقه‌مند» را فشار دهید، برنامه از این اطلاعات برای بهینه‌سازی توصیه‌ها در آینده استفاده می‌کند. الگوریتم KNN توصیه هایی را که به شما و همچنین افرادی که دنبال می کنید و فالوورهایتان را تیز می کند.