{"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\/sv\/maskin-larande-innehall-modifiering\/","title":{"rendered":"Hur maskininl\u00e4rning optimerar inneh\u00e5lls\u00e4ndring"},"content":{"rendered":"
Hur maskininl\u00e4rning optimerar inneh\u00e5lls\u00e4ndring<\/span><\/h5>\n

Det finns mer \u00e4n 4,5 miljarder internetanv\u00e4ndare, och detta antal v\u00e4xer varje dag. Internet genererar miljarder bilder och videor samt meddelanden och inl\u00e4gg. Dessa anv\u00e4ndare letar efter en positiv, s\u00e4ker upplevelse p\u00e5 sina favoritplattformar f\u00f6r sociala medier och online\u00e5terf\u00f6rs\u00e4ljare. L\u00f6sningen \u00e4r inneh\u00e5llsmoderering. Den tar bort data som \u00e4r explicit, kr\u00e4nkande eller falsk, bedr\u00e4glig, skadlig eller inte \u00e4r f\u00f6renlig med aff\u00e4rer.<\/p>\n

F\u00f6retag brukade f\u00f6rlita sig p\u00e5 m\u00e4nskliga inneh\u00e5llsmoderatorer f\u00f6r inneh\u00e5llsmoderering. Men n\u00e4r inneh\u00e5llsanv\u00e4ndningen \u00f6kar \u00e4r detta tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt inte kostnadseffektivt eller effektivt. Ist\u00e4llet investerar organisationer i maskininl\u00e4rning (ML), strategier f\u00f6r att skapa algoritmer som automatiskt modererar inneh\u00e5ll.<\/p>\n

Artificiell intelligens (AI) g\u00f6r att onlinef\u00f6retag kan skala snabbare och s\u00e4kerst\u00e4lla konsekvens i inneh\u00e5llsmoderering. \u00c4ven om det inte eliminerar m\u00e4nskliga moderatorer (m\u00e4nniskor-i-slingan), kan de fortfarande tillhandah\u00e5lla sannings\u00f6vervakning och kunna hantera mer nyanserade, kontextuella inneh\u00e5llsfr\u00e5gor. Det minskar antalet inneh\u00e5llsmoderatorer som kr\u00e4vs f\u00f6r att granska inneh\u00e5ll. Detta \u00e4r bra eftersom o\u00f6nskad exponering f\u00f6r skadligt material kan ha en negativ effekt p\u00e5 din mentala h\u00e4lsa. Denna uppgift kan l\u00e4mnas \u00e5t maskiner, vilket \u00e4r en f\u00f6rdel f\u00f6r b\u00e5de f\u00f6retaget och dess anst\u00e4llda.<\/p>\n

Moderera inneh\u00e5ll i den verkliga v\u00e4rlden<\/strong><\/p>\n

F\u00f6retag anv\u00e4nder ML-baserad inneh\u00e5llsmoderering f\u00f6r olika digitala medieanv\u00e4ndningar, inklusive chatbots och chattrum. Online detaljhandel och sociala medier \u00e4r tv\u00e5 av de mest popul\u00e4ra applikationerna.<\/p>\n

Sociala media<\/h3>\n

Sociala medier pl\u00e5gas av ett inneh\u00e5llsproblem. Enbart Facebook har \u00f6ver 2 miljarder anv\u00e4ndare, som tillsammans tittar p\u00e5 \u00f6ver 100 miljoner timmar video per dag och laddar upp mer \u00e4n 350 miljoner foton varje dag. Det skulle ta mycket tid och pengar att anst\u00e4lla tillr\u00e4ckligt m\u00e5nga f\u00f6r att manuellt kontrollera volymen inneh\u00e5ll som skapas av denna trafik. AI minskar b\u00f6rdan genom att kontrollera text, anv\u00e4ndarnamn och bilder f\u00f6r hatretorik och n\u00e4tmobbning. Den s\u00f6ker ocks\u00e5 efter explicit eller skadligt material, spam, falska nyheter och annat vilseledande inneh\u00e5ll. Algoritmen kan ocks\u00e5 ta bort eller f\u00f6rbjuda anv\u00e4ndare som inte f\u00f6ljer ett f\u00f6retags villkor.<\/p>\n

E-handel<\/h3>\n

Sociala plattformar \u00e4r inte de enda som beh\u00f6ver moderering av inneh\u00e5ll. Online-\u00e5terf\u00f6rs\u00e4ljare kan ocks\u00e5 anv\u00e4nda verktyg f\u00f6r inneh\u00e5llsmoderering f\u00f6r att presentera kvalitetsinneh\u00e5ll som \u00e4r aff\u00e4rsv\u00e4nligt f\u00f6r sina kunder. Till exempel kan en hotellbokningssajt anv\u00e4nda AI f\u00f6r att skanna alla bilder av hotellrum och ta bort alla som inte f\u00f6ljer webbplatsens regler (t.ex. inga personer kan ses p\u00e5 ett fotografi). \u00c5terf\u00f6rs\u00e4ljare kan ocks\u00e5 anv\u00e4nda en kombination av ML- och AI-tekniker f\u00f6r att anpassa sina produkter.<\/p>\n

\"Hur<\/p>\n

Hur fungerar inneh\u00e5llsmoderering?<\/strong><\/p>\n

F\u00f6retag kommer att ha olika inneh\u00e5llsk\u00f6er och eskaleringspolicyer f\u00f6r ML-baserade granskningssystem. Men de kommer i allm\u00e4nhet att inkludera AI-moderering vid steg ett, tv\u00e5 eller b\u00e5da.<\/p>\n

F\u00f6rmoderering. AI \u00e4ndrar anv\u00e4ndarinneh\u00e5ll innan det publiceras. Anv\u00e4ndare kan sedan se inneh\u00e5ll som inte har bed\u00f6mts vara skadligt. AI-modellen kommer att ta bort inneh\u00e5ll som med stor sannolikhet \u00e4r skadligt eller ov\u00e4nligt mot f\u00f6retag. AI-modellen kommer att flagga inneh\u00e5ll som den anser inte \u00e4r tillf\u00f6rlitligt eller aff\u00e4rsv\u00e4nligt f\u00f6r m\u00e4nsklig granskning om den har l\u00e5gt f\u00f6rtroende f\u00f6r sina f\u00f6ruts\u00e4gelser.<\/p>\n

Eftermoderering. Eftermoderering. Om AI:n granskar inneh\u00e5llet kommer den att anv\u00e4nda samma process som steg 1, och automatiskt radera skadligt material.<\/p>\n

AI kan anv\u00e4nda en m\u00e4ngd olika ML-tekniker beroende p\u00e5 media f\u00f6r att f\u00f6ruts\u00e4ga inneh\u00e5ll.<\/p>\n

Text<\/h3>\n

Naturlig spr\u00e5kbehandling (NLP): Datorer f\u00f6rlitar sig p\u00e5 NLP f\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 m\u00e4nskligt tal. F\u00f6r att ta bort ogynnsamma spr\u00e5k kan de anv\u00e4nda s\u00f6kordsfiltrering.<\/p>\n

Sentimentanalys: Internet handlar om sammanhang. Datorer kan anv\u00e4nda sentimentanalys f\u00f6r att identifiera toner som ilska eller sarkasm.<\/p>\n

Kunskapsbaser: Datorer kan anv\u00e4nda databaser med information f\u00f6r att f\u00f6ruts\u00e4ga vilka artiklar som kommer att vara falska nyheter och identifiera vanliga bedr\u00e4gerier.<\/p>\n

Bild och video<\/h3>\n

Objektidentifiering: Bilder och videor kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att identifiera objekt som nakenhet i foton eller videor som inte uppfyller plattformsstandarderna.<\/p>\n

Scenf\u00f6rst\u00e5else: Datorer kan f\u00f6rst\u00e5 sammanhanget av vad som \u00e4r Labelify<\/a> i en scen och fatta mer v\u00e4lgrundade beslut.<\/p>\n

Alla datatyper<\/h3>\n

F\u00f6retag kan anv\u00e4nda teknik f\u00f6r anv\u00e4ndarf\u00f6rtroende, oavsett datatyp. Datorer kan klassificera anv\u00e4ndare som tidigare har spammat eller publicerat explicit inneh\u00e5ll som "icke-p\u00e5litliga" och kommer att vara mer vaksamma p\u00e5 allt inneh\u00e5ll de l\u00e4gger upp i framtiden. Falska nyheter hanteras ocks\u00e5 av rykteteknik: Datorer \u00e4r mer ben\u00e4gna \u00e4n n\u00e5gonsin att identifiera op\u00e5litliga nyhetsk\u00e4llor och beteckna dem som falska.<\/p>\n

Inneh\u00e5llsmoderering \u00e4r en st\u00e4ndig k\u00e4lla till ny tr\u00e4ningsdata. En dator kommer att dirigera inneh\u00e5ll till en m\u00e4nsklig granskare som sedan kommer att m\u00e4rka det som skadligt eller inte och mata tillbaka den m\u00e4rkta datan till algoritmen f\u00f6r framtida f\u00f6rb\u00e4ttringar.<\/p>\n

Hur \u00f6vervinner man utmaningarna med moderering av inneh\u00e5ll?<\/h3>\n

AI-modeller st\u00e5r inf\u00f6r m\u00e5nga utmaningar i inneh\u00e5llsmoderering. P\u00e5 grund av den stora m\u00e4ngden inneh\u00e5ll \u00e4r det n\u00f6dv\u00e4ndigt att skapa snabba modeller som inte kompromissar med noggrannheten. Data \u00e4r det som g\u00f6r det sv\u00e5rt att skapa en korrekt modell. Eftersom de flesta data som samlas in av f\u00f6retag h\u00e5lls som deras egendom, finns det mycket f\u00e5 offentliga inneh\u00e5llsupps\u00e4ttningar tillg\u00e4ngliga f\u00f6r digitala plattformar.<\/p>\n

Spr\u00e5k \u00e4r en annan fr\u00e5ga. Din inneh\u00e5llsmoderering AI m\u00e5ste kunna k\u00e4nna igen flera spr\u00e5k och de sammanhang d\u00e4r de anv\u00e4nds. Internet \u00e4r globalt. Din modell m\u00e5ste uppdateras regelbundet med ny data n\u00e4r spr\u00e5ket f\u00f6r\u00e4ndras \u00f6ver tiden.<\/p>\n

Det finns ocks\u00e5 inkonsekvenser i definitioner. Vad \u00e4r n\u00e4tmobbning? F\u00f6r att uppr\u00e4tth\u00e5lla f\u00f6rtroende och f\u00f6rtroende med m\u00e5tta \u00e4r det viktigt att dessa definitioner \u00e4r konsekventa \u00f6ver hela din plattform. Anv\u00e4ndare \u00e4r alltid kreativa och hittar kryph\u00e5l med m\u00e5tta. Du m\u00e5ste hela tiden omskola din modell f\u00f6r att eliminera falska nyheter och bedr\u00e4gerier.<\/p>\n

Var medveten om f\u00f6rdomar i inneh\u00e5llsmoderering. Diskriminering kan f\u00f6rekomma n\u00e4r spr\u00e5k eller anv\u00e4ndaregenskaper \u00e4r inblandade. F\u00f6r att minska bias kommer det att vara avg\u00f6rande att diversifiera dina tr\u00e4ningsdata. Detta inkluderar att l\u00e4ra din modell hur man f\u00f6rst\u00e5r sammanhang.<\/p>\n

Det kan verka om\u00f6jligt att skapa en effektiv inneh\u00e5llsmoderering<\/a> plattform med alla dessa hinder. Det \u00e4r m\u00f6jligt att lyckas: M\u00e5nga organisationer v\u00e4nder sig till tredjepartsleverant\u00f6rer f\u00f6r att tillhandah\u00e5lla tillr\u00e4ckligt med utbildningsdata och en grupp internationella individer f\u00f6r att m\u00e4rka det. F\u00f6r att leverera skalbara och effektiva modeller kan tredjepartspartners ocks\u00e5 tillhandah\u00e5lla n\u00f6dv\u00e4ndig expertis i ML-aktiverade Content Moderation Tools.<\/p>\n

Den verkliga v\u00e4rlden dikterar policy: Beslut om inneh\u00e5llsmoderering b\u00f6r baseras p\u00e5 policyn. Politiken m\u00e5ste dock snabbt utvecklas f\u00f6r att \u00e5tg\u00e4rda eventuella luckor, gr\u00e5zoner eller kantfall som kan uppst\u00e5, s\u00e4rskilt f\u00f6r k\u00e4nsliga \u00e4mnen. \u00d6vervaka marknadstrender och ge rekommendationer f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra policyn.<\/p>\n

Hantera demografisk bias. Inneh\u00e5llsmoderering \u00e4r mer effektivt, tillf\u00f6rlitligt, p\u00e5litligt och effektivt n\u00e4r moderatorerna \u00e4r representativa f\u00f6r den totala befolkningen p\u00e5 marknaden som modereras. Du m\u00e5ste definiera demografin och hantera m\u00e5ngfaldssourcing f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att dina data inte \u00e4r f\u00f6rem\u00e5l f\u00f6r n\u00e5gon demografisk bias.<\/p>\n

Skapa en kvalitetsledningsstrategi med expertresurser. Beslut om inneh\u00e5llsmoderering kan granskas i dagens politiska klimat. En helt\u00e4ckande strategi \u00e4r v\u00e4sentlig f\u00f6r att identifiera, korrigera och f\u00f6rebygga fel. Vi kan ofta rekommendera och hj\u00e4lpa kunder att implementera en strategi som \u00e4r skr\u00e4ddarsydd efter deras specifika behov. Detta inkluderar att utveckla ett team av policyexperter och uppr\u00e4tta hierarkier f\u00f6r kvalitetskontroll.<\/p>\n

Vad Labelify kan g\u00f6ra f\u00f6r dig<\/strong><\/p>\n

Vi har \u00f6ver 4 \u00e5rs erfarenhet av att hj\u00e4lpa f\u00f6retag att bygga och lansera AI-modeller. Vi \u00e4r stolta \u00f6ver att kunna erbjuda dataklassificeringspipelines som hj\u00e4lper dig med dina krav p\u00e5 inneh\u00e5llsmoderering. V\u00e5r egenutvecklade kvalitetskontrollteknik ger h\u00f6g noggrannhet och precision. Det st\u00f6ds av v\u00e5ra plattformsfunktioner och expertis f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att du kan uppn\u00e5 snabb leverans och skalbarhet.<\/p>\n

Ta reda p\u00e5 mer om v\u00e5r expertis och hur vi kan hj\u00e4lpa dig med dina behov av inneh\u00e5llsmoderering.<\/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\/sv\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}