{"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\/tr\/makine-ogrenimi-icerik-degisikligi\/","title":{"rendered":"Makine \u00d6\u011frenimi \u0130\u00e7erik De\u011fi\u015ftirmeyi Nas\u0131l Optimize Eder?"},"content":{"rendered":"
Makine \u00d6\u011frenimi \u0130\u00e7erik De\u011fi\u015ftirmeyi Nas\u0131l Optimize Eder?<\/span><\/h5>\n

4,5 milyardan fazla internet kullan\u0131c\u0131s\u0131 var ve bu say\u0131 her ge\u00e7en g\u00fcn art\u0131yor. \u0130nternet, mesajlar ve g\u00f6nderilerin yan\u0131 s\u0131ra milyarlarca resim ve video \u00fcretir. Bu kullan\u0131c\u0131lar, en sevdikleri sosyal medya platformlar\u0131nda ve \u00e7evrimi\u00e7i perakendecilerde olumlu, g\u00fcvenli bir deneyim ar\u0131yor. \u00c7\u00f6z\u00fcm, i\u00e7erik denetimidir. M\u00fcstehcen, taciz edici veya sahte, hileli, zararl\u0131 veya i\u015fle uyumlu olmayan verileri kald\u0131r\u0131r.<\/p>\n

\u015eirketler, i\u00e7erik denetimi i\u00e7in insan i\u00e7erik moderat\u00f6rlerine g\u00fcvenirdi. Ancak, i\u00e7erik kullan\u0131m\u0131 artt\u0131k\u00e7a bu yakla\u015f\u0131m uygun maliyetli ve verimli de\u011fildir. Bunun yerine kurulu\u015flar, i\u00e7eri\u011fi otomatik olarak denetleyen algoritmalar olu\u015fturma stratejileri olan makine \u00f6\u011frenimine (ML) yat\u0131r\u0131m yap\u0131yor.<\/p>\n

Yapay zeka (AI), \u00e7evrimi\u00e7i i\u015fletmelerin daha h\u0131zl\u0131 \u00f6l\u00e7eklenmesine ve i\u00e7erik denetiminde tutarl\u0131l\u0131k sa\u011flamas\u0131na olanak tan\u0131r. \u0130nsan moderat\u00f6rleri (d\u00f6ng\u00fcdeki insanlar) ortadan kald\u0131rmasa da, yine de temel ger\u00e7e\u011fin izlenmesini sa\u011flayabilir ve daha incelikli, ba\u011flamsal i\u00e7erik sorunlar\u0131n\u0131n \u00fcstesinden gelebilirler. \u0130\u00e7eri\u011fi incelemek i\u00e7in gereken i\u00e7erik moderat\u00f6rlerinin say\u0131s\u0131n\u0131 azalt\u0131r. Bu iyi bir \u015fey \u00e7\u00fcnk\u00fc zararl\u0131 maddelere istenmeyen \u015fekilde maruz kalmak ruh sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131z \u00fczerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir. Bu g\u00f6rev hem \u015firket hem de \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131 i\u00e7in bir avantaj olan makinelere b\u0131rak\u0131labilir.<\/p>\n

\u0130\u00e7eri\u011fi Ger\u00e7ek D\u00fcnyada Denetleme<\/strong><\/p>\n

\u015eirketler, sohbet botlar\u0131 ve sohbet odalar\u0131 dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli dijital medya kullan\u0131mlar\u0131 i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 i\u00e7erik moderasyonu kullan\u0131r. \u00c7evrimi\u00e7i perakende ve sosyal medya en pop\u00fcler uygulamalardan ikisidir.<\/p>\n

Sosyal medya<\/h3>\n

Sosyal medya bir i\u00e7erik sorunuyla bo\u011fu\u015fuyor. Yaln\u0131zca Facebook, toplu olarak g\u00fcnde 100 milyon saatten fazla video izleyen ve her g\u00fcn 350 milyondan fazla foto\u011fraf y\u00fckleyen 2 milyardan fazla kullan\u0131c\u0131ya sahiptir. Bu trafik taraf\u0131ndan olu\u015fturulan i\u00e7eri\u011fin hacmini manuel olarak kontrol edecek kadar insan\u0131 i\u015fe almak \u00e7ok zaman ve para gerektirecektir. AI, nefret s\u00f6ylemi ve siber zorbal\u0131k i\u00e7in metinleri, kullan\u0131c\u0131 adlar\u0131n\u0131 ve resimleri kontrol ederek y\u00fck\u00fc azalt\u0131r. Ayr\u0131ca m\u00fcstehcen veya zararl\u0131 materyal, spam, sahte haberler ve di\u011fer yan\u0131lt\u0131c\u0131 i\u00e7erikleri de kontrol eder. Algoritma ayr\u0131ca bir \u015firketin \u015fartlar\u0131na uymayan kullan\u0131c\u0131lar\u0131 silebilir veya yasaklayabilir.<\/p>\n

\u00c7evrimi\u00e7i al\u0131\u015fveri\u015f<\/h3>\n

\u0130\u00e7erik denetimine ihtiya\u00e7 duyanlar yaln\u0131zca sosyal platformlar de\u011fildir. \u00c7evrimi\u00e7i perakendeciler, m\u00fc\u015fterilerine i\u015f dostu olan kaliteli i\u00e7erik sunmak i\u00e7in i\u00e7erik denetleme ara\u00e7lar\u0131n\u0131 da kullanabilir. \u00d6rne\u011fin, bir otel rezervasyon sitesi, otel odalar\u0131n\u0131n t\u00fcm resimlerini taramak ve site kurallar\u0131na uymayanlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, bir foto\u011frafta hi\u00e7 kimse g\u00f6r\u00fclemez) kald\u0131rmak i\u00e7in AI kullanabilir. Perakendeciler ayr\u0131ca \u00fcr\u00fcnlerini \u00f6zelle\u015ftirmek i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka tekniklerini bir arada kullanabilir.<\/p>\n

\"Makine<\/p>\n

\u0130\u00e7erik moderasyonu nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/p>\n

\u015eirketlerin, makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 inceleme sistemi sistemleri i\u00e7in farkl\u0131 i\u00e7erik kuyruklar\u0131 ve y\u00fckseltme politikalar\u0131 olacakt\u0131r. Ancak, genellikle birinci, ikinci veya her iki ad\u0131mda yapay zeka denetimini i\u00e7ereceklerdir.<\/p>\n

\u00d6n moderasyon. AI, kullan\u0131c\u0131 i\u00e7eri\u011fini yay\u0131nlanmadan \u00f6nce de\u011fi\u015ftirir. Kullan\u0131c\u0131lar daha sonra zararl\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131 kabul edilen i\u00e7eri\u011fi g\u00f6rebilir. Yapay zeka modeli, i\u015fletme i\u00e7in zararl\u0131 veya d\u00fc\u015fmanca olma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 y\u00fcksek olan i\u00e7eri\u011fi kald\u0131racakt\u0131r. AI modeli, tahminlerine olan g\u00fcveni d\u00fc\u015f\u00fckse, insan incelemesi i\u00e7in g\u00fcvenilir veya i\u015f dostu olmad\u0131\u011f\u0131na inand\u0131\u011f\u0131 i\u00e7eri\u011fi i\u015faretler.<\/p>\n

Moderasyon sonras\u0131. Moderasyon sonras\u0131. Yapay zeka i\u00e7eri\u011fi incelerse, zararl\u0131 materyali otomatik olarak silerek 1. ad\u0131mla ayn\u0131 i\u015flemi kullan\u0131r.<\/p>\n

AI, i\u00e7eri\u011fi tahmin etmek i\u00e7in ortama ba\u011fl\u0131 olarak \u00e7e\u015fitli makine \u00f6\u011frenimi teknikleri kullanabilir.<\/p>\n

Metin<\/h3>\n

Do\u011fal dil i\u015fleme (NLP): Bilgisayarlar, insan konu\u015fmas\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in NLP'ye g\u00fcvenir. Olumsuz dilleri kald\u0131rmak i\u00e7in anahtar kelime filtreleme kullanabilirler.<\/p>\n

Duygu analizi: \u0130nternet tamamen ba\u011flamla ilgilidir. Bilgisayarlar, \u00f6fke veya alay gibi tonlar\u0131 belirlemek i\u00e7in duygu analizi kullanabilir.<\/p>\n

Bilgi tabanlar\u0131: Bilgisayarlar, hangi makalelerin sahte haber olaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek ve yayg\u0131n doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131klar\u0131 belirlemek i\u00e7in bilgi veritabanlar\u0131n\u0131 kullanabilir.<\/p>\n

Resim ve Video<\/h3>\n

Nesne alg\u0131lama: Platform standartlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamayan foto\u011fraf veya videolardaki \u00e7\u0131plakl\u0131k gibi nesneleri tan\u0131mlamak i\u00e7in g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve videolar kullan\u0131labilir.<\/p>\n

Sahneyi anlama: Bilgisayarlar olan bitenin ba\u011flam\u0131n\u0131 kavrayabilir. Labelify<\/a> bir sahnede ve daha bilin\u00e7li kararlar verin.<\/p>\n

T\u00fcm Veri T\u00fcrleri<\/h3>\n

\u015eirketler, veri t\u00fcr\u00fcnden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak kullan\u0131c\u0131 g\u00fcven teknolojisini kullanabilir. Bilgisayarlar, spam g\u00f6nderme veya m\u00fcstehcen i\u00e7erik yay\u0131nlama ge\u00e7mi\u015fi olan kullan\u0131c\u0131lar\u0131 "g\u00fcvenilmez" olarak s\u0131n\u0131fland\u0131rabilir ve gelecekte g\u00f6nderecekleri herhangi bir i\u00e7erik konusunda daha dikkatli olacakt\u0131r. Sahte haberler ayn\u0131 zamanda itibar teknolojisi taraf\u0131ndan da ele al\u0131nmaktad\u0131r: Bilgisayarlar\u0131n g\u00fcvenilmez haber kaynaklar\u0131n\u0131 belirleme ve onlar\u0131 yanl\u0131\u015f olarak etiketleme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 her zamankinden daha fazlad\u0131r.<\/p>\n

\u0130\u00e7erik moderasyonu, s\u00fcrekli yeni e\u011fitim verileri kayna\u011f\u0131d\u0131r. Bir bilgisayar, i\u00e7eri\u011fi, daha sonra onu zararl\u0131 veya de\u011fil olarak etiketleyecek ve gelecekteki iyile\u015ftirmeler i\u00e7in etiketlenmi\u015f verileri algoritmaya geri besleyecek olan bir insan incelemeciye y\u00f6nlendirecektir.<\/p>\n

\u0130\u00e7erik Denetiminin Zorluklar\u0131n\u0131n \u00dcstesinden Nas\u0131l Gelilir?<\/h3>\n

AI modelleri, i\u00e7erik denetiminde bir\u00e7ok zorlukla kar\u015f\u0131la\u015f\u0131r. \u0130\u00e7eri\u011fin hacmi nedeniyle, do\u011fruluktan \u00f6d\u00fcn vermeyen h\u0131zl\u0131 modeller olu\u015fturmak gerekir. Veriler, do\u011fru bir model olu\u015fturmay\u0131 zorla\u015ft\u0131ran \u015feydir. \u015eirketler taraf\u0131ndan toplanan verilerin \u00e7o\u011fu kendi m\u00fclkiyetinde tutuldu\u011fu i\u00e7in, dijital platformlar i\u00e7in \u00e7ok az say\u0131da genel i\u00e7erik veri seti mevcuttur.<\/p>\n

Dil ba\u015fka bir konudur. \u0130\u00e7erik denetleme yapay zekan\u0131z, birden \u00e7ok dili ve bunlar\u0131n kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ba\u011flamlar\u0131 tan\u0131yabilmelidir. \u0130nternet k\u00fcreseldir. Dil zaman i\u00e7inde de\u011fi\u015ftik\u00e7e modeliniz yeni verilerle d\u00fczenli olarak g\u00fcncellenmelidir.<\/p>\n

Tan\u0131mlarda da tutars\u0131zl\u0131klar var. Siber zorbal\u0131k nedir? \u00d6l\u00e7\u00fcl\u00fc olarak g\u00fcven ve g\u00fcveni s\u00fcrd\u00fcrmek i\u00e7in bu tan\u0131mlar\u0131n platformunuz genelinde tutarl\u0131 olmas\u0131 \u00f6nemlidir. Kullan\u0131c\u0131lar her zaman yarat\u0131c\u0131d\u0131r ve \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcl\u00fckte bo\u015fluklar bulacakt\u0131r. Sahte haberleri ve doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131 ortadan kald\u0131rmak i\u00e7in modelinizi s\u00fcrekli olarak yeniden e\u011fitmeniz gerekir.<\/p>\n

\u0130\u00e7erik denetimindeki \u00f6nyarg\u0131lar\u0131n fark\u0131nda olun. Ayr\u0131mc\u0131l\u0131k, dil veya kullan\u0131c\u0131 \u00f6zellikleri s\u00f6z konusu oldu\u011funda ortaya \u00e7\u0131kabilir. \u00d6nyarg\u0131y\u0131 azaltmak i\u00e7in e\u011fitim verilerinizi \u00e7e\u015fitlendirmek \u00e7ok \u00f6nemli olacakt\u0131r. Bu, modelinize ba\u011flam\u0131 nas\u0131l anlayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 \u00f6\u011fretmeyi i\u00e7erir.<\/p>\n

Etkili bir etki yaratmak imkans\u0131z gibi g\u00f6r\u00fcnebilir. i\u00e7erik denetimi<\/a> t\u00fcm bu engellerle platform. Ba\u015far\u0131l\u0131 olmak m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr: Pek \u00e7ok kurulu\u015f, yeterli e\u011fitim verisi sa\u011flamak i\u00e7in \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf sat\u0131c\u0131lara ve bunu etiketlemek i\u00e7in bir grup uluslararas\u0131 ki\u015fiye ba\u015fvurur. \u00d6l\u00e7eklenebilir ve verimli modeller sunmak i\u00e7in \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf i\u015f ortaklar\u0131, makine \u00f6\u011frenimi \u00f6zellikli \u0130\u00e7erik Denetleme Ara\u00e7lar\u0131 konusunda gerekli uzmanl\u0131\u011f\u0131 da sa\u011flayabilir.<\/p>\n

Politikay\u0131 Ger\u00e7ek D\u00fcnya belirler: \u0130\u00e7erik denetleme kararlar\u0131 politikaya dayal\u0131 olmal\u0131d\u0131r. Ancak politika, \u00f6zellikle hassas konularda ortaya \u00e7\u0131kabilecek bo\u015fluklar\u0131, gri alanlar\u0131 veya u\u00e7 vakalar\u0131 ele alacak \u015fekilde h\u0131zla geli\u015ftirilmelidir. Pazar e\u011filimlerini izleyin ve politikay\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00f6nerilerde bulunun.<\/p>\n

Demografik \u00d6nyarg\u0131y\u0131 Y\u00f6netin. Moderat\u00f6rler, moderat\u00f6rl\u00fck yap\u0131lan pazardaki genel pop\u00fclasyonu temsil etti\u011finde i\u00e7erik moderasyonu daha etkili, g\u00fcvenilir, g\u00fcvenilir ve verimlidir. Verilerinizin herhangi bir demografik \u00f6nyarg\u0131ya tabi olmad\u0131\u011f\u0131ndan emin olmak i\u00e7in demografik bilgileri tan\u0131mlamal\u0131 ve \u00e7e\u015fitlilik kaynaklar\u0131n\u0131 y\u00f6netmelisiniz.<\/p>\n

Uzman Kaynaklarla Kalite Y\u00f6netim Stratejisi Olu\u015fturun. \u0130\u00e7erik denetleme kararlar\u0131, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn siyasi ikliminde incelenebilir. Kapsaml\u0131 bir strateji, hatalar\u0131 belirlemek, d\u00fczeltmek ve \u00f6nlemek i\u00e7in gereklidir. M\u00fc\u015fterilere genellikle kendi \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re uyarlanm\u0131\u015f bir strateji \u00f6nerebilir ve uygulamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabiliriz. Bu, politika uzmanlar\u0131ndan olu\u015fan bir ekip geli\u015ftirmeyi ve kalite kontrol inceleme hiyerar\u015fileri olu\u015fturmay\u0131 i\u00e7erir.<\/p>\n

Labelify sizin i\u00e7in neler yapabilir?<\/strong><\/p>\n

\u015eirketlerin yapay zeka modelleri olu\u015fturmas\u0131na ve ba\u015flatmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olan 4 y\u0131l\u0131 a\u015fk\u0131n deneyime sahibiz. \u0130\u00e7erik denetleme gereksinimlerinizde size yard\u0131mc\u0131 olacak veri s\u0131n\u0131fland\u0131rma ard\u0131\u015f\u0131k d\u00fczenlerini sunmaktan gurur duyuyoruz. Tescilli kalite kontrol teknolojimiz y\u00fcksek do\u011fruluk ve hassasiyet sa\u011flar. H\u0131zl\u0131 teslimat ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik elde edebilmenizi sa\u011flamak i\u00e7in platform \u00f6zelliklerimiz ve uzmanl\u0131\u011f\u0131m\u0131z taraf\u0131ndan desteklenir.<\/p>\n

Uzmanl\u0131\u011f\u0131m\u0131z ve i\u00e7erik denetleme ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z konusunda size nas\u0131l yard\u0131mc\u0131 olabilece\u011fimiz hakk\u0131nda daha fazla bilgi edinin.<\/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\/tr\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}