¿Cómo utiliza Google el aprendizaje automático para identificar automáticamente videos relacionados con el extremismo y el terrorismo en YouTube?

Casi las 8 de la mañana no dormí anoche, es difícil ver trabajar en una startup. De todos modos, suficiente de mi mierda ** veamos la respuesta.

¿Cómo utiliza Google el aprendizaje automático para identificar automáticamente videos relacionados con el extremismo y el terrorismo en YouTube?

Básicamente prometieron contribuir en esta área y han sugerido 4 formas de abordar este problema. De los cuales 3 son dignos de mención.

1. Usar AI (se explicará más adelante en la respuesta)
2. Usando su equipo de marcador de youtube : –

• Básicamente tienen un equipo de voluntarios en todo el mundo y dentro de ellos que son responsables de marcar cualquier video inapropiado. Por lo tanto, Google aumentará el equipo y aumentará su impacto

3. Tomando la ayuda de alguna startup que apunta a anuncios de Google y filtra anuncios de reclutamiento de ISIS inapropiados y cosas similares, algo similar a esto.

Echa un vistazo a este enlace de CNN para conocer los puntos más claramente: Google describe 4 pasos para abordar el contenido relacionado con el terrorismo en YouTube

De acuerdo, ahora pasar a las cosas de IA.

Hay muy pocas posibilidades de que vayan a crear una nueva tecnología o marco o en abundancia, dejándolo de código abierto, incluso si lo hacen.

Pero esto se puede lograr con las cosas actuales de aprendizaje profundo, por lo que no veo ningún punto en desarrollar algo completamente nuevo desde cero. PERO SU GOOGLE NUNCA SABES.

CÓMO HACER ESTO CON APRENDIZAJE PROFUNDO:

Básicamente, necesita un motor híbrido de aprendizaje profundo compuesto por una CNN (red neuronal de convolución) y una RNN (red neuronal recurrente). Y un conjunto de preguntas basadas en la salida del clasificador híbrido.

• para cualquier material de IA actualmente necesitamos datos históricos / de entrenamiento, en este caso serían videos (relacionados con este género) y Google posee YouTube completo, así que no hay problema aquí.

El flujo es muy sencillo, analizamos el video usando CNN y detectamos los objetos que comúnmente están presentes en este tipo de videos. Ahora, usando el audio del video, entrenaremos a un RNN y, por lo tanto, obtendremos una salida si las cosas que se dicen en el video son relacionado con los patrones comunes. Al final, podemos usar cualquier función de hipótesis con un umbral para atender llamadas y marcar el video.

Aquí no he hablado sobre la precisión, si usar el descenso de gradiente estocástico o ADA como optimizador, Sigmoid o relu como función de activación y muchas cosas, así que esta es una respuesta abstracta sin detalles de otras cosas, solo la idea central.

Para las personas que se sienten alienadas con términos como CNN, RNN, Sigmoid. Hágame saber que trataré de explicarlos en términos laicos.

Para respuestas como esta, también puedes seguirme (totalmente opcional 😛)

¡¡Prestigio!!:)