DeepMind широко признана как ведущая исследовательская лаборатория в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Входя в состав Alphabet, она годами сотрудничала с различными командами Google. Последнее сотрудничество предполагает использование технологий DeepMind для рекомендаций приложений в Play Store.
Поиск — это центральная часть любого магазина приложений, и подход Google включает как редакционную, так и алгоритмическую курацию. По данным DeepMind, Play Store «поддерживает одну из крупнейших в мире систем рекомендаций» с миллиардами пользователей ежемесячно.
Google учитывает «прошлые предпочтения пользователей» — загрузки и установки — чтобы «обеспечить более богатый, персонализированный опыт». DeepMind сотрудничала с командой Play для «разработки и улучшения систем, определяющих релевантность приложения по отношению к пользователю».
Это, однако, требует нюансов — как для понимания того, что делает приложение, так и его релевантности для конкретного пользователя. Например, заядлому поклоннику научно-фантастических игр могут быть интересны похожие игровые рекомендации, но если пользователь устанавливает приложение для путешествий, рекомендация приложения для перевода может быть более релевантной, чем пять других приложений для путешествий.
На высоком уровне система рекомендаций состоит из трех основных моделей: генератора кандидатов, реранкера и модели для оптимизации по нескольким целям. В сегодняшнем посте в блоге подробно описывается каждая часть.
Генератор кандидатов — это модель глубокого поиска, которая может анализировать более миллиона приложений и извлекать наиболее подходящие. Для каждого приложения реранкер, то есть модель предпочтений пользователя, прогнозирует предпочтения пользователя по нескольким измерениям. Затем эти прогнозы поступают на вход модели оптимизации по нескольким целям, решение которой дает наиболее подходящих кандидатов для пользователя.
Команда DeepMind для Google также пролила свет на процесс сотрудничества, отметив ежедневное общение:
Поскольку команды Play Store и DeepMind тесно сотрудничали и ежедневно общались, мы смогли учесть требования к продукту и ограничения на этапах проектирования алгоритма, его реализации и окончательного тестирования, что привело к созданию более успешного продукта.
Подробнее о DeepMind:
- Команда DeepMind по здравоохранению официально присоединилась к Google Health
- Google оптимизирует ветряные электростанции с помощью DeepMind ML для прогнозирования выработки энергии на 36 часов
- Новые мужские/женские голоса Google Assistant стали более реалистичными благодаря ИИ-лаборатории Alphabet DeepMind
- Google использует систему ИИ DeepMind для снижения энергопотребления в своих центрах обработки данных