{"id":2896,"date":"2022-01-19T19:06:15","date_gmt":"2022-01-19T13:36:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2896"},"modified":"2023-11-02T20:00:45","modified_gmt":"2023-11-02T14:30:45","slug":"content-modification-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/maskin-laerings-indhold-modifikation\/","title":{"rendered":"Hvordan Machine Learning optimerer indholds\u00e6ndring"},"content":{"rendered":"
Hvordan Machine Learning optimerer indholds\u00e6ndring<\/span><\/h5>\n

Der er mere end 4,5 milliarder internetbrugere, og dette antal vokser hver dag. Internettet genererer milliarder af billeder og videoer samt beskeder og indl\u00e6g. Disse brugere leder efter en positiv, sikker oplevelse p\u00e5 deres foretrukne sociale medieplatforme og onlineforhandlere. L\u00f8sningen er indholdsformidling. Det fjerner data, der er eksplicitte, misbrugende eller falske, svigagtige, skadelige eller ikke kompatible med erhvervslivet.<\/p>\n

Virksomheder plejede at stole p\u00e5 menneskelige indholdsmoderatorer til indholdsmoderering. Men efterh\u00e5nden som indholdsforbruget vokser, er denne tilgang ikke omkostningseffektiv eller effektiv. I stedet investerer organisationer i maskinl\u00e6ring (ML), strategier til at skabe algoritmer, der automatisk modererer indhold.<\/p>\n

Kunstig intelligens (AI) g\u00f8r det muligt for onlinevirksomheder at skalere hurtigere og sikre konsistens i indholdsmoderering. Selvom det ikke eliminerer menneskelige moderatorer (mennesker-i-l\u00f8kken), kan de stadig levere jordsandhedsoverv\u00e5gning og v\u00e6re i stand til at h\u00e5ndtere mere nuancerede, kontekstuelle indholdsproblemer. Det reducerer antallet af indholdsmoderatorer, der kr\u00e6ves for at gennemg\u00e5 indhold. Dette er en god ting, fordi u\u00f8nsket eksponering for skadeligt materiale kan have en negativ indvirkning p\u00e5 dit mentale helbred. Denne opgave kan overlades til maskiner, hvilket er en fordel for b\u00e5de virksomheden og dens medarbejdere.<\/p>\n

Moderering af indhold i den virkelige verden<\/strong><\/p>\n

Virksomheder bruger ML-baseret indholdsmoderering til forskellige digitale mediebrug, herunder chatbots og chatrooms. Online detailhandel og sociale medier er to af de mest popul\u00e6re applikationer.<\/p>\n

Sociale medier<\/h3>\n

Sociale medier er plaget af et indholdsproblem. Alene Facebook kan prale af over 2 milliarder brugere, som tilsammen ser over 100 millioner timers video om dagen og uploader mere end 350 millioner billeder hver dag. Det ville tage en masse tid og penge at ans\u00e6tte nok folk til manuelt at kontrollere m\u00e6ngden af indhold, der skabes af denne trafik. AI reducerer byrden ved at tjekke tekst, brugernavne og billeder for hadefulde ytringer og cybermobning. Den tjekker ogs\u00e5 for eksplicit eller skadeligt materiale, spam, falske nyheder og andet vildledende indhold. Algoritmen kan ogs\u00e5 slette eller forbyde brugere, der ikke overholder en virksomheds vilk\u00e5r.<\/p>\n

Online shopping<\/h3>\n

Sociale platforme er ikke de eneste, der har brug for moderation af indhold. Online-forhandlere kan ogs\u00e5 bruge v\u00e6rkt\u00f8jer til moderering af indhold til at pr\u00e6sentere kvalitetsindhold, der er forretningsvenligt for deres kunder. For eksempel kan et hotelreservationssted bruge AI til at scanne alle billeder af hotelv\u00e6relser og fjerne dem, der ikke overholder webstedets regler (f.eks. kan ingen personer ses p\u00e5 et fotografi). Detailhandlere kan ogs\u00e5 bruge en kombination af ML- og AI-teknikker til at tilpasse deres produkter.<\/p>\n

\"Hvordan<\/p>\n

Hvordan fungerer indholdsmoderering?<\/strong><\/p>\n

Virksomheder vil have forskellige indholdsk\u00f8er og eskaleringspolitikker for ML-baserede gennemgangssystemsystemer. De vil dog generelt inkludere AI-moderering p\u00e5 trin et, to eller begge.<\/p>\n

Forudg\u00e5ende moderation. AI \u00e6ndrer brugerindhold, f\u00f8r det sendes. Brugere kan derefter se indhold, der er blevet anset for ikke at v\u00e6re skadeligt. AI-modellen vil fjerne indhold, der har stor sandsynlighed for at v\u00e6re skadeligt eller uvenligt for erhvervslivet. AI-modellen vil markere indhold, som den mener ikke er p\u00e5lideligt eller forretningsvenligt til menneskelig gennemgang, hvis den har lav tillid til sine forudsigelser.<\/p>\n

Eftermoderering. Eftermoderering. Hvis AI'en gennemg\u00e5r indholdet, bruger den samme proces som trin 1, og sletter automatisk skadeligt materiale.<\/p>\n

AI kan bruge en r\u00e6kke forskellige ML-teknikker afh\u00e6ngigt af medierne til at forudsige indhold.<\/p>\n

Tekst<\/h3>\n

Naturlig sprogbehandling (NLP): Computere er afh\u00e6ngige af NLP for at forst\u00e5 menneskelig tale. For at fjerne ugunstige sprog kan de bruge s\u00f8geordsfiltrering.<\/p>\n

F\u00f8lelsesanalyse: Internettet handler om kontekst. Computere kan bruge sentimentanalyse til at identificere toner som vrede eller sarkasme.<\/p>\n

Vidensbaser: Computere er i stand til at bruge databaser med information til at forudsige, hvilke artikler der vil v\u00e6re falske nyheder og identificere almindelige svindelnumre.<\/p>\n

Billede og video<\/h3>\n

Objektgenkendelse: Billeder og videoer kan bruges til at identificere objekter s\u00e5som n\u00f8genhed p\u00e5 billeder eller videoer, der ikke opfylder platformens standarder.<\/p>\n

Sceneforst\u00e5else: Computere er i stand til at forst\u00e5 konteksten af, hvad der er Labelify<\/a> i en scene og tr\u00e6ffe mere informerede beslutninger.<\/p>\n

Alle datatyper<\/h3>\n

Virksomheder kan bruge brugertillidsteknologi, uanset datatypen. Computere kan klassificere brugere, der tidligere har spammet eller postet eksplicit indhold, som "ikke-p\u00e5lidelige" og vil v\u00e6re mere opm\u00e6rksomme p\u00e5 alt indhold, de poster i fremtiden. Falske nyheder h\u00e5ndteres ogs\u00e5 af omd\u00f8mmeteknologi: Computere er mere tilb\u00f8jelige end nogensinde til at identificere up\u00e5lidelige nyhedskilder og stemple dem som falske.<\/p>\n

Moderering af indhold er en konstant kilde til nye tr\u00e6ningsdata. En computer vil dirigere indhold til en menneskelig anmelder, som derefter vil markere det som skadeligt eller ej og f\u00f8re de m\u00e6rkede data tilbage i algoritmen til fremtidig forbedring.<\/p>\n

Hvordan overvinder man udfordringerne ved indholdsmoderering?<\/h3>\n

AI-modeller st\u00e5r over for mange udfordringer i indholdsmoderering. P\u00e5 grund af den store m\u00e6ngde indhold er det n\u00f8dvendigt at skabe hurtige modeller, der ikke g\u00e5r p\u00e5 kompromis med n\u00f8jagtigheden. Data er det, der g\u00f8r det sv\u00e6rt at skabe en pr\u00e6cis model. Fordi de fleste af de data, der indsamles af virksomheder, opbevares som deres ejendom, er der meget f\u00e5 offentlige indholdsdatas\u00e6t tilg\u00e6ngelige for digitale platforme.<\/p>\n

Sprog er et andet sp\u00f8rgsm\u00e5l. Din indholdsmoderering AI skal kunne genkende flere sprog og de sammenh\u00e6nge, de bruges i. Internettet er globalt. Din model skal opdateres l\u00f8bende med nye data, efterh\u00e5nden som sproget \u00e6ndrer sig over tid.<\/p>\n

Der er ogs\u00e5 uoverensstemmelser i definitionerne. Hvad er cybermobning? For at bevare tilliden og tilliden med m\u00e5de, er det vigtigt, at disse definitioner er konsistente p\u00e5 tv\u00e6rs af din platform. Brugere er altid kreative og vil finde smuthuller med m\u00e5de. Du skal konstant omskole din model for at eliminere falske nyheder og svindel.<\/p>\n

V\u00e6r opm\u00e6rksom p\u00e5 sk\u00e6vheder i indholdsmoderering. Diskrimination kan forekomme, n\u00e5r sprog eller brugeregenskaber er involveret. For at reducere bias vil diversificering af dine tr\u00e6ningsdata v\u00e6re afg\u00f8rende. Dette inkluderer at l\u00e6re din model, hvordan man forst\u00e5r kontekst.<\/p>\n

Det kan virke umuligt at skabe en effektiv indholdsmoderering<\/a> platform med alle disse forhindringer. Det er muligt at lykkes: Mange organisationer henvender sig til tredjepartsleverand\u00f8rer for at levere nok tr\u00e6ningsdata og en gruppe internationale enkeltpersoner til at m\u00e6rke dem. For at levere skalerbare og effektive modeller kan tredjepartspartnere ogs\u00e5 levere den n\u00f8dvendige ekspertise i ML-aktiverede Content Moderation Tools.<\/p>\n

Den virkelige verden dikterer politik: Beslutninger om indholdsmoderering b\u00f8r baseres p\u00e5 politikken. Politik skal dog hurtigt udvikle sig for at l\u00f8se eventuelle huller, gr\u00e5zoner eller kantsager, der m\u00e5tte opst\u00e5, is\u00e6r for f\u00f8lsomme emner. Overv\u00e5g markedstendenser og kom med anbefalinger til forbedring af politikken.<\/p>\n

Administrer demografisk sk\u00e6vhed. Moderering af indhold er mere effektivt, p\u00e5lideligt, trov\u00e6rdigt og effektivt, n\u00e5r moderatorerne er repr\u00e6sentative for den samlede befolkning p\u00e5 det marked, der modereres. Du skal definere demografien og administrere diversitetskilder for at sikre, at dine data ikke er underlagt nogen demografisk sk\u00e6vhed.<\/p>\n

Opret en kvalitetsstyringsstrategi med ekspertressourcer. Beslutninger om indholdsmoderering kan granskes i dagens politiske klima. En omfattende strategi er afg\u00f8rende for at identificere, rette og forebygge fejl. Vi er ofte i stand til at anbefale og hj\u00e6lpe kunder med at implementere en strategi, der er skr\u00e6ddersyet til deres specifikke behov. Dette omfatter udvikling af et team af politiske eksperter og etablering af kvalitetskontrolhierarkier.<\/p>\n

Hvad Labelify kan g\u00f8re for dig<\/strong><\/p>\n

Vi har over 4 \u00e5rs erfaring med at hj\u00e6lpe virksomheder med at bygge og lancere AI-modeller. Vi er stolte af at tilbyde dataklassificeringspipelines, der vil hj\u00e6lpe dig med dine krav til indholdsmoderering. Vores propriet\u00e6re kvalitetskontrolteknologi leverer h\u00f8j n\u00f8jagtighed og pr\u00e6cision. Det underst\u00f8ttes af vores platformfunktioner og ekspertise for at sikre, at du kan opn\u00e5 hurtig levering og skalerbarhed.<\/p>\n

F\u00e5 mere at vide om vores ekspertise, og hvordan vi kan hj\u00e6lpe dig med dine behov for indholdsmoderering.<\/p>\n

 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

How Machine Learning Optimizes Content Modification There are more than 4.5 billion internet users, and this number is growing every day. The internet generates billions of images and videos as well as messages and posts. These users are looking for a positive, safe experience on their favorite social media platforms and online retailers. The solution […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14321,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2896","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

How Machine Learning Optimizes Content Modification There are more than 4.5 billion internet users, and this number is growing every day. The internet generates billions of images and videos as well as messages and posts. These users are looking for a positive, safe experience on their favorite social media platforms and online retailers. The solution is content moderation. It removes data that is explicit, abusive or fake, fraudulent, harmful, or not compatible with business. Companies used to rely on human content moderators for content moderation. However, as content usage grows, this approach is not cost-effective nor efficient. Instead, organizations are…<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}