Doporučené aplikace v obchodě Googlu se lépe trefují do vkusu uživatelů. Výběr totiž začal řídit DeepMind

Doporučené aplikace v obchodě Googlu se lépe trefují do vkusu uživatelů. Výběr totiž začal řídit DeepMind

Umělá inteligence a architektura modelu strojového učení vyvinutá společností DeepMind výrazně vylepšila systém doporučování aplikací v Obchodě Google Play. V příspěvku, publikovaném na oficiálním blogu, se vývojáři chlubí dosavadními výsledky.

Algoritmy DeepMind byly letos implementovány do oficiálního repozitáře aplikací a her, který aktivně využívají více než dvě miliardy uživatelů systému Android měsíčně. V důsledku toho jsou nyní doporučení personalizovaná lépe než kdykoli dříve.

Umělá inteligence radí uživatelům

Není to zdaleka poprvé, kdy Google využil umělou inteligenci v rámci svých aplikací a služeb. Dceřiná společnost Alphabetu například vytvořila algoritmy pro zlepšení výdrže baterií v zařízeních s mobilním operačním systémem Android.

Další systém WaveNet byl použit ke generování hlasů, které jsou v současnosti k dispozici uživatelům zařízení s Asistentem Google. Za akvizici londýnské firmy DeepMind zaplatil Google v lednu roku 2014 částku 400 milionů dolarů.

Systém doporučování aplikací v rámci Obchodu Google Play obsahuje tři hlavní modely, označované jako „candidate generator“, „reranker“ a „optimisation“. První analyzuje miliony aplikací a načítá ty nejvhodnější kandidáty.

Systém doporučování aplikací v rámci Obchodu Google Play obsahuje tři hlavní modely 
Systém doporučování aplikací v rámci Obchodu Google Play obsahuje tři hlavní modely

Druhý model předpovídá preference uživatele v rámci několika dimenzí. Předpovědi pak slouží jako vstup do výše uvedeného optimalizačního modelu, který v konečném výsledku nabídne uživateli aplikace, jež by ho mohly z nějakého důvodu zajímat.

Několik různých modelů

Ve snaze o co nejpřesnější doporučení nasadil DeepMind typ modelu LTSM, který je schopen chápat různé souvislosti. Ten se však vyznačuje vysokými výpočetními požadavky a později byl nahrazen modelem Transformer. Třetí a konečný model analyzuje, které aplikace uživatel pravděpodobněji nainstaluje na základě jeho historie v Google Play.

Odhadování aplikací, jež by mohly uživatele zajímat, přitom není jednoduché. Zájmy se mohou měnit podle aktuálních potřeb – například osoba, která se dříve zajímala o aplikace pro hledání bydlení, mohla najít nový byt a nyní se zajímá o aplikace související s nábytkem a dalším vybavením.

„Protože týmy Obchodu Google Play a DeepMind každý den tak úzce spolupracovaly a komunikovaly, byli jsme schopni vzít v úvahu požadavky na produkt a jeho omezení během fáze návrhu algoritmu, implementace a závěrečného testování, což vedlo k úspěšnějšímu produktu.“ konstatují spokojeně vývojáři.

Určitě si přečtěte

Články odjinud