O DeepMind é amplamente considerado como o principal laboratório de aprendizado de máquina e pesquisa de inteligência artificial. No alfabeto, ele colaborou com várias equipes do Google ao longo dos anos. O mais recente vê a tecnologia DeepMind sendo aproveitada para recomendações de aplicativos da Play Store.
O Discovery é uma parte central de qualquer loja de aplicativos, e a abordagem do Google apresenta curadoria editorial e algorítmica. Segundo o DeepMind, a Play Store “suporta um dos maiores sistemas de recomendação do mundo”, com bilhões de usuários todos os meses.
O Google leva em consideração as “preferências anteriores do usuário” – downloads e instalações – para “proporcionar uma experiência mais rica e personalizada”. O DeepMind colaborou com a equipe do Play para “desenvolver e melhorar sistemas que determinam a relevância de um aplicativo em relação ao usuário”.
Isso, no entanto, exige nuances – para entender o que um aplicativo faz e sua relevância para um usuário específico. Por exemplo, para um ávido jogador de ficção científica, recomendações semelhantes de jogos podem ser interessantes, mas se um usuário instalar um aplicativo de viagem, recomendar um aplicativo de tradução poderá ser mais relevante do que cinco outros aplicativos de viagem.
Em um nível alto, existem três modelos principais para o sistema de recomendação: um gerador candidato, um reranker e um modelo para otimizar para vários objetivos. Hoje, um post do blog é aprofundado em cada parte.
O gerador de candidatos é um modelo de recuperação profunda que pode analisar mais de um milhão de aplicativos e recuperar os mais adequados. Para cada aplicativo, um reranker, ou seja, um modelo de preferência do usuário, prevê as preferências do usuário em várias dimensões. Em seguida, essas previsões são a entrada para um modelo de otimização multiobjetivo cuja solução oferece os candidatos mais adequados ao usuário.
A equipe do DeepMind para Google também esclareceu o processo de colaboração, observando a comunicação diária:
Como as equipes da Play Store e do DeepMind trabalharam juntas e se comunicaram diariamente, fomos capazes de levar em consideração os requisitos e restrições do produto durante as fases de design, implementação e teste final do algoritmo, resultando em um produto mais bem-sucedido.
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