{"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\/pt\/modificacao-de-conteudo-de-aprendizado-de-maquina\/","title":{"rendered":"Como o aprendizado de m\u00e1quina otimiza a modifica\u00e7\u00e3o de conte\u00fado"},"content":{"rendered":"
Como o aprendizado de m\u00e1quina otimiza a modifica\u00e7\u00e3o de conte\u00fado<\/span><\/h5>\n

S\u00e3o mais de 4,5 bilh\u00f5es de usu\u00e1rios de internet, e esse n\u00famero cresce a cada dia. A internet gera bilh\u00f5es de imagens e v\u00eddeos, al\u00e9m de mensagens e postagens. Esses usu\u00e1rios est\u00e3o procurando uma experi\u00eancia positiva e segura em suas plataformas de m\u00eddia social favoritas e varejistas online. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. Ele remove dados expl\u00edcitos, abusivos ou falsos, fraudulentos, prejudiciais ou incompat\u00edveis com os neg\u00f3cios.<\/p>\n

As empresas costumavam contar com moderadores de conte\u00fado humanos para modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. No entanto, \u00e0 medida que o uso do conte\u00fado cresce, essa abordagem n\u00e3o \u00e9 econ\u00f4mica nem eficiente. Em vez disso, as organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o investindo em aprendizado de m\u00e1quina (ML), estrat\u00e9gias para criar algoritmos que moderam automaticamente o conte\u00fado.<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) permite que os neg\u00f3cios online cres\u00e7am mais rapidamente e garantam a consist\u00eancia na modera\u00e7\u00e3o do conte\u00fado. Embora n\u00e3o elimine os moderadores humanos (humanos no circuito), eles ainda podem fornecer monitoramento de verdade e ser capazes de lidar com quest\u00f5es de conte\u00fado contextual com mais nuances. Isso diminui o n\u00famero de moderadores de conte\u00fado necess\u00e1rios para revisar o conte\u00fado. Isso \u00e9 bom porque a exposi\u00e7\u00e3o indesejada a materiais nocivos pode ter um efeito adverso em sua sa\u00fade mental. Essa tarefa pode ser deixada para as m\u00e1quinas, o que \u00e9 um benef\u00edcio tanto para a empresa quanto para seus funcion\u00e1rios.<\/p>\n

Moderando conte\u00fado no mundo real<\/strong><\/p>\n

As empresas usam a modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado baseada em ML para v\u00e1rios usos de m\u00eddia digital, incluindo chatbots e salas de bate-papo. O varejo online e as m\u00eddias sociais s\u00e3o dois dos aplicativos mais populares.<\/p>\n

M\u00eddia social<\/h3>\n

A m\u00eddia social \u00e9 atormentada por um problema de conte\u00fado. O Facebook sozinho possui mais de 2 bilh\u00f5es de usu\u00e1rios, que coletivamente assistem a mais de 100 milh\u00f5es de horas de v\u00eddeo por dia e carregam mais de 350 milh\u00f5es de fotos por dia. Levaria muito tempo e dinheiro para contratar pessoas suficientes para verificar manualmente o volume de conte\u00fado que est\u00e1 sendo criado por esse tr\u00e1fego. A IA reduz o fardo verificando texto, nomes de usu\u00e1rio e imagens em busca de discurso de \u00f3dio e cyberbullying. Ele tamb\u00e9m verifica se h\u00e1 material expl\u00edcito ou prejudicial, spam, not\u00edcias falsas e outros conte\u00fados enganosos. O algoritmo tamb\u00e9m pode excluir ou banir usu\u00e1rios que n\u00e3o estejam em conformidade com os termos de uma empresa.<\/p>\n

Compras online<\/h3>\n

As plataformas sociais n\u00e3o s\u00e3o as \u00fanicas que precisam de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. Varejistas online tamb\u00e9m podem usar ferramentas de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado para apresentar conte\u00fado de qualidade que seja amig\u00e1vel aos neg\u00f3cios para seus clientes. Por exemplo, um site de reserva de hotel pode usar IA para digitalizar todas as imagens de quartos de hotel e remover qualquer um que n\u00e3o esteja de acordo com as regras do site (por exemplo, nenhuma pessoa pode ser vista em uma fotografia). Os varejistas tamb\u00e9m podem usar uma combina\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de ML e IA para personalizar seus produtos.<\/p>\n

\"Como<\/p>\n

Como funciona a modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado?<\/strong><\/p>\n

As empresas ter\u00e3o diferentes filas de conte\u00fado e pol\u00edticas de escalonamento para sistemas de revis\u00e3o baseados em ML. No entanto, eles geralmente incluem modera\u00e7\u00e3o de IA na etapa um, dois ou ambos.<\/p>\n

Pr\u00e9-modera\u00e7\u00e3o. AI modifica o conte\u00fado do usu\u00e1rio antes de ser postado. Os usu\u00e1rios podem ver o conte\u00fado que foi considerado n\u00e3o prejudicial. O modelo de IA remover\u00e1 o conte\u00fado com alta probabilidade de ser prejudicial ou hostil aos neg\u00f3cios. O modelo de IA sinalizar\u00e1 o conte\u00fado que acredita n\u00e3o ser confi\u00e1vel ou adequado aos neg\u00f3cios para revis\u00e3o humana se tiver baixa confian\u00e7a em suas previs\u00f5es.<\/p>\n

P\u00f3s-modera\u00e7\u00e3o. P\u00f3s-modera\u00e7\u00e3o. Se a IA revisar o conte\u00fado, ela usar\u00e1 o mesmo processo da etapa 1, excluindo automaticamente o material prejudicial.<\/p>\n

A IA pode usar uma variedade de t\u00e9cnicas de ML, dependendo da m\u00eddia, para prever o conte\u00fado.<\/p>\n

Texto<\/h3>\n

Processamento de linguagem natural (NLP): os computadores dependem do NLP para entender a fala humana. Para remover idiomas desfavor\u00e1veis, eles podem usar a filtragem de palavras-chave.<\/p>\n

An\u00e1lise de sentimento: A internet tem tudo a ver com contexto. Os computadores podem usar a an\u00e1lise de sentimentos para identificar tons como raiva ou sarcasmo.<\/p>\n

Bases de conhecimento: os computadores s\u00e3o capazes de usar bancos de dados de informa\u00e7\u00f5es para prever quais artigos ser\u00e3o not\u00edcias falsas e identificar golpes comuns.<\/p>\n

Imagem e V\u00eddeo<\/h3>\n

Detec\u00e7\u00e3o de objetos: Imagens e v\u00eddeos podem ser usados para identificar objetos como nudez em fotos ou v\u00eddeos que n\u00e3o atendem aos padr\u00f5es da plataforma.<\/p>\n

Compreens\u00e3o da cena: os computadores s\u00e3o capazes de compreender o contexto do que est\u00e1 Labelify<\/a> em uma cena e tomar decis\u00f5es mais informadas.<\/p>\n

Todos os tipos de dados<\/h3>\n

As empresas podem usar a tecnologia de confian\u00e7a do usu\u00e1rio, independentemente do tipo de dados. Os computadores podem classificar usu\u00e1rios com hist\u00f3rico de spam ou postagem de conte\u00fado expl\u00edcito como \u201cn\u00e3o confi\u00e1veis\u201d e estar\u00e3o mais atentos a qualquer conte\u00fado que postarem no futuro. As not\u00edcias falsas tamb\u00e9m s\u00e3o tratadas pela tecnologia de reputa\u00e7\u00e3o: os computadores est\u00e3o mais propensos do que nunca a identificar fontes de not\u00edcias n\u00e3o confi\u00e1veis e rotul\u00e1-las como falsas.<\/p>\n

A modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado \u00e9 uma fonte constante de novos dados de treinamento. Um computador encaminhar\u00e1 o conte\u00fado para um revisor humano que o rotular\u00e1 como prejudicial ou n\u00e3o e alimentar\u00e1 os dados rotulados de volta ao algoritmo para melhorias futuras.<\/p>\n

Como superar os desafios da modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado?<\/h3>\n

Os modelos de IA enfrentam muitos desafios na modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. Devido ao grande volume de conte\u00fado, \u00e9 necess\u00e1rio criar modelos r\u00e1pidos que n\u00e3o comprometam a precis\u00e3o. Os dados s\u00e3o o que dificulta a cria\u00e7\u00e3o de um modelo preciso. Como a maioria dos dados coletados pelas empresas \u00e9 mantida como sua propriedade, h\u00e1 muito poucos conjuntos de dados de conte\u00fado p\u00fablico dispon\u00edveis para plataformas digitais.<\/p>\n

A linguagem \u00e9 outra quest\u00e3o. Sua IA de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado deve ser capaz de reconhecer v\u00e1rios idiomas e os contextos em que s\u00e3o usados. A internet \u00e9 mundial. Seu modelo deve ser atualizado regularmente com novos dados \u00e0 medida que o idioma muda com o tempo.<\/p>\n

H\u00e1 tamb\u00e9m inconsist\u00eancias nas defini\u00e7\u00f5es. O que \u00e9 cyberbullying? Para manter a confian\u00e7a e a confian\u00e7a com modera\u00e7\u00e3o, \u00e9 importante que essas defini\u00e7\u00f5es sejam consistentes em sua plataforma. Os usu\u00e1rios s\u00e3o sempre criativos e encontrar\u00e3o brechas com modera\u00e7\u00e3o. Voc\u00ea deve treinar constantemente seu modelo para eliminar not\u00edcias falsas e golpes.<\/p>\n

Esteja ciente dos preconceitos na modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. A discrimina\u00e7\u00e3o pode ocorrer quando o idioma ou as caracter\u00edsticas do usu\u00e1rio est\u00e3o envolvidos. Para reduzir o vi\u00e9s, diversificar seus dados de treinamento ser\u00e1 crucial. Isso inclui ensinar seu modelo a entender o contexto.<\/p>\n

Pode parecer imposs\u00edvel criar um sistema eficaz modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado<\/a> plataforma com todos esses obst\u00e1culos. \u00c9 poss\u00edvel ter sucesso: muitas organiza\u00e7\u00f5es recorrem a fornecedores terceirizados para fornecer dados de treinamento suficientes e a um grupo de indiv\u00edduos internacionais para rotul\u00e1-los. Para fornecer modelos escal\u00e1veis e eficientes, parceiros terceirizados tamb\u00e9m podem fornecer o conhecimento necess\u00e1rio em ferramentas de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado habilitadas para ML.<\/p>\n

O mundo real dita a pol\u00edtica: as decis\u00f5es de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado devem ser baseadas na pol\u00edtica. No entanto, a pol\u00edtica deve evoluir rapidamente para abordar quaisquer lacunas, \u00e1reas cinzentas ou casos extremos que possam surgir, especialmente para t\u00f3picos delicados. Monitorar as tend\u00eancias do mercado e fazer recomenda\u00e7\u00f5es para melhorar a pol\u00edtica.<\/p>\n

Gerencie o vi\u00e9s demogr\u00e1fico. A modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado \u00e9 mais eficaz, confi\u00e1vel, confi\u00e1vel e eficiente quando os moderadores s\u00e3o representativos da popula\u00e7\u00e3o geral no mercado que est\u00e1 sendo moderado. Voc\u00ea deve definir os dados demogr\u00e1ficos e gerenciar o fornecimento de diversidade para garantir que seus dados n\u00e3o estejam sujeitos a nenhum vi\u00e9s demogr\u00e1fico.<\/p>\n

Crie uma estrat\u00e9gia de gerenciamento de qualidade com recursos especializados. As decis\u00f5es de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado podem ser examinadas no clima pol\u00edtico atual. Uma estrat\u00e9gia abrangente \u00e9 essencial para identificar, corrigir e prevenir erros. Muitas vezes, podemos recomendar e ajudar os clientes a implementar uma estrat\u00e9gia adaptada \u00e0s suas necessidades espec\u00edficas. Isso inclui o desenvolvimento de uma equipe de especialistas em pol\u00edticas e o estabelecimento de hierarquias de revis\u00e3o de controle de qualidade.<\/p>\n

O que Labelify pode fazer por voc\u00ea<\/strong><\/p>\n

Temos mais de 4 anos de experi\u00eancia ajudando empresas a construir e lan\u00e7ar modelos de IA. Temos orgulho de oferecer pipelines de classifica\u00e7\u00e3o de dados que ajudar\u00e3o voc\u00ea com seus requisitos de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. Nossa tecnologia propriet\u00e1ria de controle de qualidade oferece alta exatid\u00e3o e precis\u00e3o. Ele \u00e9 suportado por nossos recursos de plataforma e experi\u00eancia para garantir que voc\u00ea possa obter entrega e escalabilidade r\u00e1pidas.<\/p>\n

Saiba mais sobre nossa experi\u00eancia e como podemos ajud\u00e1-lo com suas necessidades de modera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado.<\/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\/pt\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}