Así APRENDE una IA lo que TE GUSTA | Cómo se crean Perfiles de Usuario Inteligentes скачать в хорошем качестве

Así APRENDE una IA lo que TE GUSTA | Cómo se crean Perfiles de Usuario Inteligentes

En un mundo cada vez más saturado de información digital, ¿cómo podemos encontrar únicamente lo que nos interesa? Este estudio de 1997 explora una solución pionera: enseñar a las máquinas a entendernos. El objetivo era crear un sistema capaz de generar automáticamente un perfil sobre los gustos de una persona con la mínima interacción, actuando como un filtro inteligente que personaliza el contenido que vemos, por ejemplo, en un periódico online. La investigación se centró en un aspecto clave: la representación de la información. En lugar de simplemente contar las palabras clave en un texto, los científicos probaron si el uso de categorías temáticas y jerarquías de conceptos (extraídas de un tesauro, similar a un diccionario de sinónimos) permitía a los algoritmos de aprendizaje automático crear perfiles de usuario más precisos y, sobre todo, más comprensibles para una persona. El sistema aprendía a partir del feedback positivo o negativo que el usuario daba a diferentes artículos. Los resultados demostraron la importancia de utilizar una representación más rica y conceptual del contenido. Al combinar el análisis de palabras clave con el de categorías temáticas, el sistema no solo mejoraba su capacidad para predecir qué artículos le gustarían al usuario, sino que también podía generar perfiles más coherentes y lógicos. Este enfoque fue fundamental para el desarrollo posterior de los sistemas de recomendación que hoy en día son omnipresentes en plataformas de noticias, redes sociales y servicios de streaming. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/cmp-lg/9712002 Autores del estudio: Eric Bloedorn (MITRE Corporation and George Mason University), Inderjeet Mani (MITRE Corporation), T. Richard MacMillan (MITRE Corporation) Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #Ciencias de la computación #InteligenciaArtificial #MachineLearning #SistemasDeRecomendacion #CienciaDeDatos #BigData