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Google Playストアのアプリ推薦システムに電力を供給するDeepMindは今週のニュース/ グーグルです

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まもなく人工知能(AI)が登場し、以前よりもはるかに簡単に生活を送り出しました。私たちが日々の雑用の劇的な変化を目の当たりにするのは、技術の進歩によるものです。テクノロジーが私たちの生活を楽にしたところでは、社会的、物理的、関連する意味合いも生まれました。

機械学習が有名になって以来、多くの研究室が開発され、その研究が行われています。DeepMindは、AIと機械学習における幅広い研究で評価されているラボの1つです。しばらく前に、Googleはこのラボを購入し、現在はGoogleのアルファベットの下でチームと協力しています。

DeepMindは、GoogleのAIの背後で使用される技術を探しています。現在、DeepMindはGoogleによってPlayストアアプリの推奨事項に使用されています。はい、あなたはそれを正しく聞きました。GoogleはDeepMindから本格的に活用しており、改善が見られます。

によると、Googleはプラットフォーム上の何百万人ものユーザーによる最大の推薦システムの1つを持っています。私たちが知っているように、ディスカバリーはあらゆるレコメンデーションシステムの最も重要な機能の1つであり、Googleはエディトリアルとアルゴリズムの両方のキュレーションを利用しています。Play ストア アプリの推奨システムは、他のシステムとは違います。このような膨大な量のデータは、Google以外の多くのシステムでは見つかりません。

Google では、ユーザーの以前の動作を利用しています。例えば、Googleは「過去のユーザー体験」、ダウンロードとインストールなどを追跡し、洗練されたパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

DeepMindは、彼らがアプリの推薦システムをさらに改善するためにPlayストアチームと協力し始めたことを示唆しています。DeepMindは、よりパーソナライズされた推奨事項を生成するために、ユーザーとのアプリの関連性をチェックすることに取り組んでいます。



Googleの推薦システムは一歩で動作せず、3つのモデルの推薦システムに分かれています。最初のジェネレータは候補生成者、2番目は再ランカー、3つ目はマルチ目標オプティマイザです。

最初のステップでは、ユーザーが好みを入力すると、検索モデルは彼らのために最も適した提案を見つけます。この後、再ランカはユーザーの好みに応じて提案を設定し、多目的オプティマイザは画面上で最も適切で好ましい提案を提示します。

したがって、アプリの提案が表示されるのを待っている間、Googleは最良の提案を思いつくために後ろで広範な作業を実行します。

Play ストアと DeepMind チームのコラボレーションにより、チーム間のコミュニケーションが強化され、製品の改善も行うことができました。両チームは、ユーザーが求めている製品を改善するために、最終テストフェーズ、アルゴリズム設計、実装を検討しています。

グーグルとディープマインドのコラボレーションは、将来的に実りある結果をもたらすと予想されます。GoogleがDeepMindの助けを借りて何を達成しようとしているのかを見てみましょう。

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