Iskanje YouTube Kako iskati YouTube kot PRO z Googlovimi naprednimi operaterji Preberi več lahko frustrirajoča izkušnja; če veste, o kakšnem videoposnetku gre, ali se spomnite vsebine, ne pa imena, bi lahko iskali zelo dolgo. To je zato, ker YouTube dejansko ni glej videoposnetke tako, kot to počne oseba. Le vidi metapodatke - naslov, opis in oznake. In to je domnevalo, da si je naložitelj naložil informacije.
Vse to bi se lahko spremenilo v bližnji prihodnosti. Google je pred kratkim vložil patent, ki navaja, da bi YouTube dejansko lahko začel razumeti videoposnetke, ki jih predvaja.
Izbira slik na podlagi ustreznosti
Googlove prijava patenta je za "izbiro slik na podlagi pomembnosti", domišljijski način, kako lahko "najdemo stvari, ki jih je nekdo iskal, na podlagi tega, kar je v videoposnetku." V sistemu, ki je razvit v patentu, algoritem je usposobljen za pridobivanje posebnih lastnosti vsakega videoposnetka in dodeljevanje ključnih besed njim - nato lahko vrne video v odgovor na iskanje, ki ga sproži uporabnik, ki vključuje te ključne besede.
Aplikacija ponuja zanimiv primer:
»[I] če uporabnik vnese iskalno poizvedbo» dirka avtomobila «, v iskalnik video... lahko najdete in vrnete filmski dirkalni prizor iz filma, čeprav je prizor morda le kratek del filma, ki ni opisan v besedilnih metapodatkih. "
Očitno se bo to drastično spremenilo, kako učinkovito je iskanje v YouTubu. Najdeni bodo bili videoposnetki, ki so bili prej nenadomestljivi zaradi slabih metapodatkov. Videoposnetki, ki vsebujejo uporabne posnetke na sredini, obkroženi z manj zanimivimi stvarmi na začetku in koncu, bodo še veliko bolj dragoceni. TED pogovorni videoposnetki 8 TED pogovori o videoposnetkih, krajših od 5 minut, ki jih želite gledatiImate pet minut za uboj? Kakšen boljši način za preživljanje tega časa kot gledanje očarljivega ali informativnega videoposnetka TED Talks. Na TED-u je na voljo ogromno odličnih vsebin, ki pa so včasih ... Preberi več bo mogoče dokončati na podlagi posameznih vrstic, ki so govorjene v njih. Video posnetke z mačkami boste našli, tudi če mačka ni v naslovu.
Če združite to tehnologijo z Googlovo že impresivno zmožnostjo iskanja stvari, ki so povezane z vašimi iskalnimi izrazi, verjetno pomeni, da bo iskanje videoposnetkov postalo povsem drugačna izkušnja. Videli boste sorodne videoposnetke, ki ne vključujejo iskalnega izraza, vendar vključujejo izraz, ki je povezan (morda celo vizualno povezan). Vizualni ekvivalent umestitve ključnih besed lahko začne vplivati, če se na lestvici prikaže video. Kdo ve, kako napredno bi to lahko bilo?
Kako deluje?
Google na teh karticah razumljivo drži njihove kartice blizu prsi. Naslednji odstavek v njihovi prijavi za patent pa osvetljuje, kako bodo YouTube morali "videti" videoposnetke:
"V enem vidiku računalniški sistem ustvari iskalni video indeks s pomočjo strojno izučen model 4 Algoritmi strojnega učenja, ki oblikujejo vaše življenjeMorda se tega ne zavedate, vendar je strojno učenje že vse okoli vas in lahko vpliva na presenetljivo stopnjo vpliva na vaše življenje. Ne verjamete mi? Morda boste presenečeni. Preberi več razmerja med funkcijami video okvirjev in ključnimi besedami, ki opisujejo video vsebino. Sistem za gostovanje videoposnetkov prejme označen nabor podatkov o usposabljanju, ki vključuje niz predstavnostnih elementov (npr. slike ali zvočni posnetki), skupaj z eno ali več ključnimi besedami, ki opisujejo vsebino medija predmeti. Video hosting sistem ekstrahira funkcije, ki označujejo vsebino predstavnosti. Strojno izučen model je usposobljen za učenje korelacije med posameznimi značilnostmi in ključnimi besedami, ki opisujejo vsebino. Nato se ustvari video indeks, ki okvirje videoposnetkov v video bazi podatkov preslika na ključne besede, ki temeljijo na značilnostih videoposnetkov in strojno izučenega modela. "
To je veliko zelo gostih stvari, ampak tukaj je tisto, na kar se spodobi. Ustvarjen je algoritem strojnega učenja in Google mu bo pomagal pri učenju kopice videov in zagotovil ključne besede, s katerimi bo povedal, kaj je v videoposnetku. Algoritem se začne učiti povezovanja posebnih lastnosti videoposnetkov z določenimi ključnimi besedami, Googlovi inženirji pa dobijo povratne informacije. Več videoposnetkov in ključnih besed se prikaže, boljše je pri postopku.
Sčasoma bo algoritem uveden v iskalnik YouTube, kjer se bo še naprej učil in izboljševal pri izbiri ustreznih ključnih besed iz zvočnih in video vsebin. V prijavi patenta se posebej ne omenja nevronske mreže Najnovejša računalniška tehnologija, ki jo morate videti, da bi verjeliOglejte si nekaj najnovejših računalniških tehnologij, ki bodo v naslednjih nekaj letih preoblikovale svet elektronike in osebnih računalnikov. Preberi več , velika verjetnost je, da se bo uporabila prav ta vrsta strojnega učenja, saj je zelo dobro za postopno učenje, kot je to.
S simulacijo človeških možganov (ali vsaj enega teoretičnega modela učenja) lahko velike nevronske mreže postanejo zelo učinkovite pri se uči sam, brez nadzora, YouTube pa bi zagotovil popolnoma velikansko igrišče, na katerem bi se lahko učil in sprejemal povratne informacije. Lahko bi uporabili tudi druge vrste strojnega učenja, toda iz tega, kar trenutno vemo, nevronske mreže vsekakor izgledajo najverjetneje.
Googlov raziskovalec (in "oče globokega učenja") Geoffrey Hinton namignil na nekaj v tem smislu v svojem Reddit AMA v začetku tega leta.
“Mislim, da bodo najbolj zanimiva področja v naslednjih petih letih res razumevanje videoposnetkov in besedila. Razočaran bom, če čez pet let ne bomo imeli nekaj, kar bi lahko gledalo videoposnetek v YouTubu in povedalo zgodbo o tem, kaj se je zgodilo. "
Bo pridobila nalogo in nas vse pobila?
To je vedno vprašanje, ko nova novica o strojnem učenju zadene novice. In odgovor je, kot vedno, da Tukaj je, zakaj znanstveniki menijo, da bi vas morali skrbeti umetna inteligencaSe vam zdi umetna inteligenca nevarna? Ali lahko AI resno ogrozi človeško raso. To je nekaj razlogov, zakaj boste morda želeli biti zaskrbljeni. Preberi več . YouTube se bo združil z Watsonom in Wolframom Alpha, da bi nas prevaral v podrejenost z YouTube video posnetki, nakar nas bodo verjetno spremenili v računalniško hrano. (Nisi še videl Kolosov?)
Šalim se seveda. Toda potencialne posledice usposabljanja računalnikov za prepoznavanje stvari, ki jih "vidijo" in "slišijo" v videoposnetkih, so zelo impresivne. DARPA je že začela iskati Ne boste verjeli: DARPA prihodnje raziskave naprednih računalnikovDARPA je eden najbolj očarljivih in skrivnih delov ameriške vlade. Sledi nekaj najnaprednejših projektov podjetja DARPA, ki obljubljajo preobrazbo sveta tehnologije. Preberi več na varnostne posledice te tehnologije, vendar si ni težko predstavljati, da se uporablja v pravu, varnosti doma, izobraževanju... precej kjerkoli.
Ali bo Googlov izbor slik, ki temelji na pomembnosti, enako učinkovit, kot si predstavljamo, še ni razvidno, vendar bi to lahko povzročilo prelomno iskanje videov. In od tam, kdo ve? Če lahko Google uporabi resnico kot faktor razvrstitve Ali lahko Google uporabi algoritem za določitev resnice?Google raziskuje, ali bi lahko njegov algoritem vključil resnico kot dejavnik razvrstitve. Kaj to pomeni za splet? Preberi več , ni razloga, da verjamemo, da ta tehnologija ne bo neverjetno močna. Lahko bi se spremenilo samo, koliko internet resnično razume. Če se ta misel ne poveže z vašimi vozli, ne vem, kaj bo.
Kaj menite o Googlovi prijavi za patent? Kakšne druge namene si lahko predstavljate, da ima ta tehnologija? Delite svoje misli spodaj!
Slikovni sliki: Willyam Bradberry prek Shutterstock.com, Ciumac Sergiu prek Code42, Marko Bradič prek Shutterstock.com.
Dann je vsebinska strategija in marketinški svetovalec, ki podjetjem pomaga ustvarjati povpraševanje in voditi. Na spletni strani dannalbright.com piše tudi bloge o strategiji in vsebinskem marketingu.
