{"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\/es\/modificacion-de-contenido-de-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico optimiza la modificaci\u00f3n de contenido"},"content":{"rendered":"
C\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico optimiza la modificaci\u00f3n de contenido<\/span><\/h5>\n

Hay m\u00e1s de 4.500 millones de usuarios de Internet, y este n\u00famero crece cada d\u00eda. Internet genera miles de millones de im\u00e1genes y videos, as\u00ed como mensajes y publicaciones. Estos usuarios buscan una experiencia positiva y segura en sus plataformas de redes sociales y tiendas en l\u00ednea favoritas. La soluci\u00f3n es la moderaci\u00f3n del contenido. Elimina datos que son expl\u00edcitos, abusivos o falsos, fraudulentos, da\u00f1inos o no compatibles con el negocio.<\/p>\n

Las empresas sol\u00edan depender de moderadores de contenido humano para moderar el contenido. Sin embargo, a medida que crece el uso de contenido, este enfoque no es rentable ni eficiente. En cambio, las organizaciones est\u00e1n invirtiendo en aprendizaje autom\u00e1tico (ML), estrategias para crear algoritmos que moderan autom\u00e1ticamente el contenido.<\/p>\n

La inteligencia artificial (IA) permite a las empresas en l\u00ednea escalar m\u00e1s r\u00e1pidamente y garantizar la coherencia en la moderaci\u00f3n del contenido. Si bien no elimina a los moderadores humanos (humanos en el circuito), a\u00fan pueden proporcionar un monitoreo de la verdad sobre el terreno y ser capaces de manejar problemas de contenido contextual m\u00e1s matizados. Disminuye la cantidad de moderadores de contenido necesarios para revisar el contenido. Esto es bueno porque la exposici\u00f3n no deseada a material da\u00f1ino puede tener un efecto adverso en su salud mental. Esta tarea se puede dejar en manos de las m\u00e1quinas, lo que es un beneficio tanto para la empresa como para sus empleados.<\/p>\n

Moderaci\u00f3n de contenido en el mundo real<\/strong><\/p>\n

Las empresas utilizan la moderaci\u00f3n de contenido basada en ML para varios usos de medios digitales, incluidos chatbots y salas de chat. El comercio minorista en l\u00ednea y las redes sociales son dos de las aplicaciones m\u00e1s populares.<\/p>\n

Medios de comunicaci\u00f3n social<\/h3>\n

Las redes sociales est\u00e1n plagadas de un problema de contenido. Solo Facebook cuenta con m\u00e1s de 2 mil millones de usuarios, que en conjunto miran m\u00e1s de 100 millones de horas de video por d\u00eda y cargan m\u00e1s de 350 millones de fotos cada d\u00eda. Tomar\u00eda mucho tiempo y dinero contratar suficientes personas para verificar manualmente el volumen de contenido que est\u00e1 creando este tr\u00e1fico. AI reduce la carga al verificar el texto, los nombres de usuario y las im\u00e1genes en busca de discursos de odio y ciberacoso. Tambi\u00e9n busca material expl\u00edcito o da\u00f1ino, spam, noticias falsas y otro contenido enga\u00f1oso. El algoritmo tambi\u00e9n puede eliminar o prohibir a los usuarios que no cumplan con los t\u00e9rminos de una empresa.<\/p>\n

Las compras en l\u00ednea<\/h3>\n

Las plataformas sociales no son las \u00fanicas que necesitan moderaci\u00f3n de contenido. Los minoristas en l\u00ednea tambi\u00e9n pueden usar herramientas de moderaci\u00f3n de contenido para presentar contenido de calidad que sea amigable para los negocios de sus clientes. Por ejemplo, un sitio de reserva de hotel puede usar IA para escanear todas las im\u00e1genes de habitaciones de hotel y eliminar las que no cumplan con las reglas del sitio (por ejemplo, no se pueden ver personas en una fotograf\u00eda). Los minoristas tambi\u00e9n pueden usar una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de ML e IA para personalizar sus productos.<\/p>\n

\"C\u00f3mo<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona la moderaci\u00f3n de contenido?<\/strong><\/p>\n

Las empresas tendr\u00e1n diferentes colas de contenido y pol\u00edticas de escalamiento para los sistemas de revisi\u00f3n basados en ML. Sin embargo, generalmente incluir\u00e1n la moderaci\u00f3n de AI en el paso uno, dos o ambos.<\/p>\n

Pre-moderaci\u00f3n. AI modifica el contenido del usuario antes de que se publique. Luego, los usuarios pueden ver el contenido que se ha considerado no da\u00f1ino. El modelo de IA eliminar\u00e1 el contenido que tenga una alta probabilidad de ser da\u00f1ino o hostil para los negocios. El modelo de IA marcar\u00e1 el contenido que cree que no es confiable o apto para el negocio para la revisi\u00f3n humana si tiene poca confianza en sus predicciones.<\/p>\n

Post-moderaci\u00f3n. Post-moderaci\u00f3n. Si la IA revisa el contenido, utilizar\u00e1 el mismo proceso que el paso 1, eliminando autom\u00e1ticamente el material da\u00f1ino.<\/p>\n

AI puede usar una variedad de t\u00e9cnicas de ML dependiendo de los medios para predecir el contenido.<\/p>\n

Texto<\/h3>\n

Procesamiento del lenguaje natural (NLP): las computadoras dependen de NLP para comprender el habla humana. Para eliminar los idiomas desfavorables, pueden utilizar el filtrado de palabras clave.<\/p>\n

An\u00e1lisis de sentimiento: Internet tiene que ver con el contexto. Las computadoras pueden usar el an\u00e1lisis de sentimientos para identificar tonos como la ira o el sarcasmo.<\/p>\n

Bases de conocimiento: las computadoras pueden usar bases de datos de informaci\u00f3n para predecir qu\u00e9 art\u00edculos ser\u00e1n noticias falsas e identificar estafas comunes.<\/p>\n

Imagen y V\u00eddeo<\/h3>\n

Detecci\u00f3n de objetos: las im\u00e1genes y los videos se pueden usar para identificar objetos como desnudos en fotos o videos que no cumplen con los est\u00e1ndares de la plataforma.<\/p>\n

Comprensi\u00f3n de la escena: las computadoras pueden comprender el contexto de lo que est\u00e1 Etiquetar<\/a> en una escena y tomar decisiones m\u00e1s informadas.<\/p>\n

Todos los tipos de datos<\/h3>\n

Las empresas pueden utilizar la tecnolog\u00eda de confianza del usuario, independientemente del tipo de datos. Las computadoras pueden clasificar a los usuarios que tienen un historial de spam o publicaci\u00f3n de contenido expl\u00edcito como "no confiables" y estar\u00e1n m\u00e1s atentos a cualquier contenido que publiquen en el futuro. Las noticias falsas tambi\u00e9n se tratan con tecnolog\u00eda de reputaci\u00f3n: es m\u00e1s probable que nunca que las computadoras identifiquen fuentes de noticias poco confiables y las etiqueten como falsas.<\/p>\n

La moderaci\u00f3n de contenido es una fuente constante de nuevos datos de entrenamiento. Una computadora enrutar\u00e1 el contenido a un revisor humano que luego lo etiquetar\u00e1 como da\u00f1ino o no y devolver\u00e1 los datos etiquetados al algoritmo para futuras mejoras.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo superar los desaf\u00edos de la moderaci\u00f3n de contenido?<\/h3>\n

Los modelos de IA enfrentan muchos desaf\u00edos en la moderaci\u00f3n de contenido. Debido al gran volumen de contenido, es necesario crear modelos r\u00e1pidos que no comprometan la precisi\u00f3n. Los datos son lo que dificulta la creaci\u00f3n de un modelo preciso. Debido a que la mayor\u00eda de los datos recopilados por las empresas se mantienen como propiedad de ellos, hay muy pocos conjuntos de datos de contenido p\u00fablico disponibles para las plataformas digitales.<\/p>\n

El idioma es otro tema. Su IA de moderaci\u00f3n de contenido debe ser capaz de reconocer varios idiomas y los contextos en los que se utilizan. Internet es mundial. Su modelo debe actualizarse regularmente con nuevos datos a medida que el idioma cambia con el tiempo.<\/p>\n

Tambi\u00e9n hay inconsistencias en las definiciones. \u00bfQu\u00e9 es el ciberacoso? Para mantener la confianza con moderaci\u00f3n, es importante que estas definiciones sean coherentes en toda su plataforma. Los usuarios son siempre creativos y encontrar\u00e1n lagunas en la moderaci\u00f3n. Debe volver a entrenar constantemente a su modelo para eliminar las noticias falsas y las estafas.<\/p>\n

Tenga en cuenta los sesgos en la moderaci\u00f3n del contenido. La discriminaci\u00f3n puede ocurrir cuando el idioma o las caracter\u00edsticas del usuario est\u00e1n involucradas. Para reducir el sesgo, ser\u00e1 crucial diversificar tus datos de entrenamiento. Esto incluye ense\u00f1arle a su modelo c\u00f3mo entender el contexto.<\/p>\n

Puede parecer imposible crear un moderaci\u00f3n de contenido<\/a> plataforma con todos estos obst\u00e1culos. Es posible tener \u00e9xito: muchas organizaciones recurren a proveedores externos para proporcionar suficientes datos de capacitaci\u00f3n y un grupo de personas internacionales para etiquetarlos. Para ofrecer modelos escalables y eficientes, los socios externos tambi\u00e9n pueden proporcionar la experiencia necesaria en herramientas de moderaci\u00f3n de contenido habilitadas para ML.<\/p>\n

El mundo real dicta la pol\u00edtica: las decisiones de moderaci\u00f3n de contenido deben basarse en la pol\u00edtica. Sin embargo, la pol\u00edtica debe evolucionar r\u00e1pidamente para abordar cualquier brecha, \u00e1rea gris o casos extremos que puedan surgir, especialmente para temas delicados. Supervisar las tendencias del mercado y hacer recomendaciones para mejorar la pol\u00edtica.<\/p>\n

Manejar el sesgo demogr\u00e1fico. La moderaci\u00f3n de contenido es m\u00e1s efectiva, confiable, confiable y eficiente cuando los moderadores son representativos de la poblaci\u00f3n general en el mercado que se est\u00e1 moderando. Debe definir los datos demogr\u00e1ficos y gestionar la diversidad de fuentes para asegurarse de que sus datos no est\u00e9n sujetos a ning\u00fan sesgo demogr\u00e1fico.<\/p>\n

Cree una estrategia de gesti\u00f3n de la calidad con recursos expertos. Las decisiones de moderaci\u00f3n de contenido pueden analizarse en el clima pol\u00edtico actual. Una estrategia integral es esencial para identificar, corregir y prevenir errores. A menudo podemos recomendar y ayudar a los clientes a implementar una estrategia que se adapte a sus necesidades espec\u00edficas. Esto incluye desarrollar un equipo de expertos en pol\u00edticas y establecer jerarqu\u00edas de revisi\u00f3n de control de calidad.<\/p>\n

Qu\u00e9 puede hacer Labelify por usted<\/strong><\/p>\n

Tenemos m\u00e1s de 4 a\u00f1os de experiencia ayudando a las empresas a construir y lanzar modelos de IA. Estamos orgullosos de ofrecer canalizaciones de clasificaci\u00f3n de datos que lo ayudar\u00e1n con sus requisitos de moderaci\u00f3n de contenido. Nuestra tecnolog\u00eda de control de calidad patentada ofrece alta exactitud y precisi\u00f3n. Est\u00e1 respaldado por las caracter\u00edsticas y la experiencia de nuestra plataforma para garantizar que pueda lograr una entrega r\u00e1pida y escalabilidad.<\/p>\n

Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestra experiencia y c\u00f3mo podemos ayudarlo con sus necesidades de moderaci\u00f3n de contenido.<\/p>\n

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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\/es\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}