Berita Terkini Teknologi

Cheap Authenticjerseys – menyuguhkan informasi teknologi mencakup teknologi data, Otomotif, ilmu sampai informasi otomotif terkini serta terbaru.

Cara Facebook Tebak Keinginan Penggunanya

Cara Facebook Tebak Keinginan Penggunanya

Facebook membeberkan langkah menebak feed yang dicermati oleh pembaca, di antaranya memakai sistem algoritma machine learning (ML) dan prediktor. Fitur ini yang diklaim sebagai pendukung News Feed dengan banyak lapisan.

Dilansir halaman resmi, Facebook memproses triliunan tulisan yang di sajikan kepada lebih dari 2 miliar penggunanya. Pihaknya mendirikan pos-pos dan ribuan tanda untuk menyeleksi tulisan yang relevan bagi penggunanya.
Pasang Bola
Pihaknya menyatakan waktu pengguna mengakses Facebook, sistem seleksi itu berjalan di belakang layar didalam hitungan detik untuk membuat umpan tulisan yang diakses penggunanya.

Setelah perihal itu berjalan maka tersedia lebih dari satu lapisan type dan algoritma ML yang diterapkan untuk memprediksi konten artinya serta relevan bagi tiap-tiap pengguna.

Saat pengguna melewati lebih dari satu tahap, sistem algoritma mempersempit ribuan kandidat Feed menjadi lebih dari satu ratus yang nampak di News Feed seseorang di waktu tertentu.

Sederhananya, sistem yang memilih tulisan mana yang nampak di News Feed pengguna, dan didalam rangkaian yang paling penggunanya minati. Membaca algoritma ini didasari terhadap dengan lebih dari satu faktor, termasuk apa dan siapa yang penggunanya ikuti, siapa yang disukai serta dengan siapa penggunanya berinteraksi.

Misalnya, seorang pengguna bernama Juan menyaksikan tulisan foto ayam jantan temannya dan ia menyaksikan tulisan video lari pagi rekan lainnya. Namun Juan me-repost artikel mengenai langkah menyaksikan Bima Sakti di malam hari.

Seluruh konten ini dinilai relevan atau menarik oleh Juan, maka pihak Facebook memprediksi umpan News Feed yang punyai nilai tertinggi bagi Juan. Dalam arti matematika, Facebook mendeskripsikan manfaat target untuk Juan dan laksanakan pengoptimalan tujuan.

Lebih lanjut Facebook termasuk memproses karakteristik kiriman dan tulisan foto yang di tag oleh para penggunanya. Untuk memberi ranking lebih dari seribu pos pengguna per hari agar prosesnya efisien.

Pihaknya mengelola knowledge selanjutnya didalam bermacam langkah, yang diatur secara efektif agar cepat untuk menghalangi jumlah sumber energi komputasi yang diperlukan.

Selanjutnya, sistem menilai tulisan dengan bermacam faktor, layaknya seberapa sesuai sebuah tulisan dengan pengguna untuk berinteraksi dengan pengguna lainnya.

Untuk menghitung lebih dari 1000 tulisan dan membagikannya kepada miliaran pengguna didalam waktu yang sama, Facebook memakai sistem yang berwujud mesin paralel pembaca type tulisan bernama Prediktor.

Kunjungi Juga : Teknologi Terbaru Indonesia

Prediktor merupakan mesin kecerdasan untuk menggabungkan dan mengerucutkan tulisan yang menarik menjadi kurang lebih 500 postingan.

Facebook menggerakkan fitur kontekstual layaknya keberagaman type konten yang menarik bagi pengguna. Semua langkah ini berjalan didalam hitungan detik, dan pengguna punyai News Feed yang telah diberi skor untuk siap di jelajahi.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *