{"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\/pl\/modyfikacja-tresci-uczenia-maszynowego\/","title":{"rendered":"Jak uczenie maszynowe optymalizuje modyfikacj\u0119 tre\u015bci"},"content":{"rendered":"
Jak uczenie maszynowe optymalizuje modyfikacj\u0119 tre\u015bci<\/span><\/h5>\n

Internaut\u00f3w jest ponad 4,5 miliarda, a liczba ta ro\u015bnie ka\u017cdego dnia. Internet generuje miliardy obraz\u00f3w i film\u00f3w, a tak\u017ce wiadomo\u015bci i posty. Ci u\u017cytkownicy szukaj\u0105 pozytywnych, bezpiecznych do\u015bwiadcze\u0144 na swoich ulubionych platformach spo\u0142eczno\u015bciowych i w sklepach internetowych. Rozwi\u0105zaniem jest moderacja tre\u015bci. Usuwa dane, kt\u00f3re s\u0105 jawne, obra\u017aliwe lub fa\u0142szywe, oszuka\u0144cze, szkodliwe lub niezgodne z biznesem.<\/p>\n

Firmy polega\u0142y na moderatorach tre\u015bci ludzkich w zakresie moderowania tre\u015bci. Jednak wraz ze wzrostem wykorzystania tre\u015bci podej\u015bcie to nie jest ani op\u0142acalne, ani wydajne. Zamiast tego organizacje inwestuj\u0105 w uczenie maszynowe (ML), strategie tworzenia algorytm\u00f3w, kt\u00f3re automatycznie moderuj\u0105 tre\u015bci.<\/p>\n

Sztuczna inteligencja (AI) umo\u017cliwia firmom internetowym szybsze skalowanie i zapewnia sp\u00f3jno\u015b\u0107 w moderowaniu tre\u015bci. Chocia\u017c nie eliminuje to ludzkich moderator\u00f3w (ludzi w p\u0119tli), mog\u0105 oni nadal zapewnia\u0107 monitorowanie prawdy naziemnej i by\u0107 w stanie poradzi\u0107 sobie z bardziej z\u0142o\u017conymi, kontekstowymi problemami z tre\u015bci\u0105. Zmniejsza to liczb\u0119 moderator\u00f3w tre\u015bci wymaganych do przegl\u0105dania tre\u015bci. To dobrze, poniewa\u017c niechciane nara\u017cenie na szkodliwy materia\u0142 mo\u017ce mie\u0107 niekorzystny wp\u0142yw na zdrowie psychiczne. To zadanie mo\u017cna pozostawi\u0107 maszynom, co jest korzy\u015bci\u0105 zar\u00f3wno dla firmy, jak i jej pracownik\u00f3w.<\/p>\n

Moderowanie tre\u015bci w realnym \u015bwiecie<\/strong><\/p>\n

Firmy u\u017cywaj\u0105 moderowania tre\u015bci opartego na ML do r\u00f3\u017cnych zastosowa\u0144 medi\u00f3w cyfrowych, w tym chatbot\u00f3w i pokoj\u00f3w rozm\u00f3w. Handel online i media spo\u0142eczno\u015bciowe to dwie najpopularniejsze aplikacje.<\/p>\n

Media spo\u0142eczno\u015bciowe<\/h3>\n

Media spo\u0142eczno\u015bciowe n\u0119ka problem z tre\u015bci\u0105. Sam Facebook mo\u017ce pochwali\u0107 si\u0119 ponad 2 miliardami u\u017cytkownik\u00f3w, kt\u00f3rzy \u0142\u0105cznie ogl\u0105daj\u0105 ponad 100 milion\u00f3w godzin wideo dziennie i przesy\u0142aj\u0105 ponad 350 milion\u00f3w zdj\u0119\u0107 ka\u017cdego dnia. Zatrudnienie wystarczaj\u0105cej liczby os\u00f3b do r\u0119cznego sprawdzania ilo\u015bci tre\u015bci tworzonych przez ten ruch zaj\u0119\u0142oby du\u017co czasu i pieni\u0119dzy. Sztuczna inteligencja zmniejsza obci\u0105\u017cenie, sprawdzaj\u0105c tekst, nazwy u\u017cytkownik\u00f3w i obrazy pod k\u0105tem mowy nienawi\u015bci i cyberprzemocy. Sprawdza r\u00f3wnie\u017c pod k\u0105tem tre\u015bci jednoznacznych lub szkodliwych, spamu, fa\u0142szywych wiadomo\u015bci i innych wprowadzaj\u0105cych w b\u0142\u0105d tre\u015bci. Algorytm mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c usuwa\u0107 lub blokowa\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w, kt\u00f3rzy nie przestrzegaj\u0105 warunk\u00f3w firmy.<\/p>\n

Zakupy online<\/h3>\n

Platformy spo\u0142eczno\u015bciowe nie s\u0105 jedynymi, kt\u00f3re wymagaj\u0105 moderacji tre\u015bci. Sprzedawcy internetowi mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c korzysta\u0107 z narz\u0119dzi do moderowania tre\u015bci, aby prezentowa\u0107 swoim klientom wysokiej jako\u015bci tre\u015bci, kt\u00f3re s\u0105 przyjazne dla biznesu. Na przyk\u0142ad witryna rezerwacji hoteli mo\u017ce wykorzystywa\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do skanowania wszystkich obraz\u00f3w pokoi hotelowych i usuwania tych, kt\u00f3re nie s\u0105 zgodne z zasadami witryny (np. na zdj\u0119ciu nie wida\u0107 os\u00f3b). Sprzedawcy detaliczni mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c stosowa\u0107 kombinacj\u0119 technik uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w celu dostosowania swoich produkt\u00f3w.<\/p>\n

\"Jak<\/p>\n

Jak dzia\u0142a moderacja tre\u015bci?<\/strong><\/p>\n

Firmy b\u0119d\u0105 mia\u0142y r\u00f3\u017cne kolejki tre\u015bci i zasady eskalacji dla system\u00f3w recenzji opartych na uczeniu maszynowym. Jednak na og\u00f3\u0142 b\u0119d\u0105 one obejmowa\u0107 moderacj\u0119 AI w kroku pierwszym, drugim lub obu.<\/p>\n

Wst\u0119pna moderacja. Sztuczna inteligencja modyfikuje tre\u015bci u\u017cytkownika przed ich opublikowaniem. U\u017cytkownicy mog\u0105 wtedy zobaczy\u0107 tre\u015bci, kt\u00f3re zosta\u0142y uznane za nieszkodliwe. Model AI usunie tre\u015bci, kt\u00f3re z du\u017cym prawdopodobie\u0144stwem mog\u0105 by\u0107 szkodliwe lub nieprzyjazne dla biznesu. Model sztucznej inteligencji oznaczy tre\u015bci, kt\u00f3re jego zdaniem nie s\u0105 wiarygodne lub nie s\u0105 przyjazne dla biznesu do przegl\u0105du przez cz\u0142owieka, je\u015bli ma niskie zaufanie do swoich przewidywa\u0144.<\/p>\n

Post-moderacja. Post-moderacja. Je\u015bli sztuczna inteligencja przejrzy tre\u015b\u0107, u\u017cyje tego samego procesu, co w kroku 1, automatycznie usuwaj\u0105c szkodliwe materia\u0142y.<\/p>\n

Sztuczna inteligencja mo\u017ce wykorzystywa\u0107 r\u00f3\u017cne techniki ML w zale\u017cno\u015bci od medi\u00f3w do przewidywania tre\u015bci.<\/p>\n

Tekst<\/h3>\n

Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP): Komputery polegaj\u0105 na NLP, aby zrozumie\u0107 ludzk\u0105 mow\u0119. Aby usun\u0105\u0107 niekorzystne j\u0119zyki, mog\u0105 u\u017cy\u0107 filtrowania s\u0142\u00f3w kluczowych.<\/p>\n

Analiza nastroj\u00f3w: Internet opiera si\u0119 na kontek\u015bcie. Komputery mog\u0105 wykorzystywa\u0107 analiz\u0119 tonacji do identyfikowania ton\u00f3w, takich jak z\u0142o\u015b\u0107 lub sarkazm.<\/p>\n

Bazy wiedzy: komputery s\u0105 w stanie korzysta\u0107 z baz danych informacji, aby przewidzie\u0107, kt\u00f3re artyku\u0142y b\u0119d\u0105 fa\u0142szywymi wiadomo\u015bciami i zidentyfikowa\u0107 typowe oszustwa.<\/p>\n

Obraz i wideo<\/h3>\n

Wykrywanie obiekt\u00f3w: Obrazy i filmy mog\u0105 s\u0142u\u017cy\u0107 do identyfikowania obiekt\u00f3w, takich jak nago\u015b\u0107 na zdj\u0119ciach lub filmach, kt\u00f3re nie spe\u0142niaj\u0105 standard\u00f3w platformy.<\/p>\n

Rozumienie sceny: Komputery s\u0105 w stanie zrozumie\u0107 kontekst tego, co jest Labelify<\/a> w scenie i podejmowa\u0107 bardziej \u015bwiadome decyzje.<\/p>\n

Wszystkie typy danych<\/h3>\n

Firmy mog\u0105 korzysta\u0107 z technologii zaufania u\u017cytkownik\u00f3w, niezale\u017cnie od typu danych. Komputery mog\u0105 klasyfikowa\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w, kt\u00f3rzy w przesz\u0142o\u015bci wysy\u0142ali spam lub publikowali tre\u015bci dla doros\u0142ych, jako \u201eniezaufanych\u201d i b\u0119d\u0105 bardziej czujni w stosunku do publikowanych przez nich tre\u015bci w przysz\u0142o\u015bci. Z fa\u0142szywymi wiadomo\u015bciami radzi sobie r\u00f3wnie\u017c technologia reputacji: komputery cz\u0119\u015bciej ni\u017c kiedykolwiek identyfikuj\u0105 niewiarygodne \u017ar\u00f3d\u0142a wiadomo\u015bci i oznaczaj\u0105 je jako fa\u0142szywe.<\/p>\n

Moderacja tre\u015bci jest sta\u0142ym \u017ar\u00f3d\u0142em nowych danych szkoleniowych. Komputer przekieruje zawarto\u015b\u0107 do recenzenta, kt\u00f3ry nast\u0119pnie oznaczy j\u0105 jako szkodliw\u0105 lub nie, a nast\u0119pnie przeka\u017ce oznaczone dane z powrotem do algorytmu w celu przysz\u0142ego ulepszenia.<\/p>\n

Jak pokona\u0107 wyzwania zwi\u0105zane z moderacj\u0105 tre\u015bci?<\/h3>\n

Modele AI napotykaj\u0105 wiele wyzwa\u0144 zwi\u0105zanych z moderacj\u0105 tre\u015bci. Ze wzgl\u0119du na ogromn\u0105 ilo\u015b\u0107 tre\u015bci konieczne jest tworzenie szybkich modeli, kt\u00f3re nie wp\u0142ywaj\u0105 na dok\u0142adno\u015b\u0107. Dane utrudniaj\u0105 stworzenie dok\u0142adnego modelu. Poniewa\u017c wi\u0119kszo\u015b\u0107 danych gromadzonych przez firmy jest przechowywana jako ich w\u0142asno\u015b\u0107, na platformach cyfrowych dost\u0119pnych jest bardzo niewiele publicznych zbior\u00f3w danych.<\/p>\n

J\u0119zyk to kolejna kwestia. Sztuczna inteligencja do moderowania tre\u015bci musi rozpoznawa\u0107 wiele j\u0119zyk\u00f3w i konteksty, w kt\u00f3rych s\u0105 u\u017cywane. Internet jest globalny. Tw\u00f3j model musi by\u0107 regularnie aktualizowany o nowe dane, poniewa\u017c j\u0119zyk zmienia si\u0119 w czasie.<\/p>\n

Istniej\u0105 r\u00f3wnie\u017c niesp\u00f3jno\u015bci w definicjach. Co to jest cyberprzemoc? Aby zachowa\u0107 umiar i zaufanie, wa\u017cne jest, aby te definicje by\u0142y sp\u00f3jne na ca\u0142ej platformie. U\u017cytkownicy s\u0105 zawsze kreatywni i z umiarem znajd\u0105 luki. Musisz stale przekwalifikowywa\u0107 sw\u00f3j model, aby eliminowa\u0107 fa\u0142szywe wiadomo\u015bci i oszustwa.<\/p>\n

B\u0105d\u017a \u015bwiadomy uprzedze\u0144 w moderowaniu tre\u015bci. Dyskryminacja mo\u017ce wyst\u0105pi\u0107, gdy w gr\u0119 wchodzi j\u0119zyk lub cechy u\u017cytkownika. Aby zmniejszy\u0107 stronniczo\u015b\u0107, kluczowa b\u0119dzie dywersyfikacja danych treningowych. Obejmuje to nauczenie modelu, jak rozumie\u0107 kontekst.<\/p>\n

Stworzenie skutecznego mo\u017ce wydawa\u0107 si\u0119 niemo\u017cliwe moderacja tre\u015bci<\/a> platforma z tymi wszystkimi przeszkodami. Odniesienie sukcesu jest mo\u017cliwe: wiele organizacji zwraca si\u0119 do zewn\u0119trznych dostawc\u00f3w, aby zapewni\u0107 wystarczaj\u0105c\u0105 ilo\u015b\u0107 danych szkoleniowych oraz grup\u0119 mi\u0119dzynarodowych os\u00f3b, aby je oznaczy\u0107. Aby zapewni\u0107 skalowalne i wydajne modele, partnerzy zewn\u0119trzni mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c zapewni\u0107 niezb\u0119dn\u0105 wiedz\u0119 specjalistyczn\u0105 w zakresie narz\u0119dzi do moderacji tre\u015bci z obs\u0142ug\u0105 uczenia maszynowego.<\/p>\n

Realny \u015bwiat dyktuje zasady: Decyzje dotycz\u0105ce moderacji tre\u015bci powinny opiera\u0107 si\u0119 na zasadach. Jednak polityka musi szybko ewoluowa\u0107, aby zaj\u0105\u0107 si\u0119 wszelkimi lukami, szarymi strefami lub przypadkami skrajnymi, kt\u00f3re mog\u0105 si\u0119 pojawi\u0107, zw\u0142aszcza w przypadku dra\u017cliwych temat\u00f3w. Monitoruj trendy rynkowe i formu\u0142uj zalecenia w celu ulepszenia polityki.<\/p>\n

Zarz\u0105dzaj odchyleniami demograficznymi. Moderowanie tre\u015bci jest bardziej skuteczne, niezawodne, godne zaufania i wydajne, gdy moderatorzy s\u0105 reprezentatywni dla ca\u0142ej populacji moderowanego rynku. Musisz zdefiniowa\u0107 dane demograficzne i zarz\u0105dza\u0107 pozyskiwaniem r\u00f3\u017cnorodno\u015bci, aby upewni\u0107 si\u0119, \u017ce Twoje dane nie podlegaj\u0105 \u017cadnym uprzedzeniom demograficznym.<\/p>\n

Stw\u00f3rz strategi\u0119 zarz\u0105dzania jako\u015bci\u0105 dzi\u0119ki zasobom eksperckim. Decyzje dotycz\u0105ce moderacji tre\u015bci mo\u017cna dok\u0142adnie przeanalizowa\u0107 w dzisiejszym klimacie politycznym. Kompleksowa strategia jest niezb\u0119dna do identyfikacji, korygowania i zapobiegania b\u0142\u0119dom. Cz\u0119sto jeste\u015bmy w stanie zarekomendowa\u0107 i pom\u00f3c klientom wdro\u017cy\u0107 strategi\u0119 dostosowan\u0105 do ich konkretnych potrzeb. Obejmuje to stworzenie zespo\u0142u ekspert\u00f3w ds. polityki i ustanowienie hierarchii kontroli jako\u015bci.<\/p>\n

Co Labelify mo\u017ce zrobi\u0107 dla Ciebie<\/strong><\/p>\n

Mamy ponad 4-letnie do\u015bwiadczenie w pomaganiu firmom w budowaniu i uruchamianiu modeli AI. Z dum\u0105 oferujemy potoki klasyfikacji danych, kt\u00f3re pomog\u0105 Ci spe\u0142ni\u0107 wymagania dotycz\u0105ce moderacji tre\u015bci. Nasza zastrze\u017cona technologia kontroli jako\u015bci zapewnia wysok\u0105 dok\u0142adno\u015b\u0107 i precyzj\u0119. Jest wspierany przez funkcje naszej platformy i wiedz\u0119 specjalistyczn\u0105, aby zapewni\u0107 szybkie dostarczanie i skalowalno\u015b\u0107.<\/p>\n

Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej o naszej wiedzy specjalistycznej i o tym, jak mo\u017cemy Ci pom\u00f3c w zakresie moderowania tre\u015bci.<\/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\/pl\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}