Investigadores de la Universidad Rovira i Virgili han creado un algoritmo que mejora el resultado de las predicciones respecto a los algoritmos existentes. La novedad reside en su capacidad para tener en cuenta los matices de los usuarios cuando eligen sus preferencias puesto que, a diferencia de otras herramientas, no vincula un individuo a un grupo con las mismas preferencias, sino que cada persona tiene flexibilidad para pertenecer a diferentes grupos....
Comentarios
Guai, ¿lloverá la semana que viene?
Quiere decir que este sistema "her/ sesgos" funcionará mejor.
Identifica los errores de tu pensamiento/c55#c-55
Que ya no te clasificaran solo en el grupo de los emos, goticos o hipsters, sino que podrán determinar mejor el porcentaje de emo, gotico o hipster que tienes.
Podrán saber que porcentaje de hater y que porcentaje de troll tienes, y otros caracteres del mal.
Podrán determinar mejor tu cuarteto oscuro
... distintas intensidades de los otros tres parámetros del cuarteto del mal, cuarteto oscuro, anteriormente triada oscura, evil tetrad Descubren en Alemania a un hombre que llevaba 30 años sin salir de casa/c65#c-65 ...
Todos los Tesla producidos a partir de ahora tienen autoconducción/c20#c-20
Entre los terroristas yihadistas-comunistas-nazis podrán determinar mejor su parte yihadista, su parte comunista y su parte nazi. Y hacer una recomendación individual para cada una de las partes psicológicas de ese terrorista.
Un trozo del terrorista irá a guantanamo, otro trozo a una prisión turca y otro a un gulag en siberia.
Te detectará como un ente/persona con multiples personalidades y hará una recomendación para cada una. Y si las redes sociales ya te polarizan, ahora igual al detectarte mejor te polarizan de forma mas suave (gradualidad, como cocer a una rana sin que se entere, acabaras votando a Trump o a Rajoy sin ni siquiera enterarte)
#0 #7 #3 #8
#10 Lo que no entiendo es cuál es la novedad, o si es solo llevar algo que ya se aplica en otros campos a una red social, o quizás la forma en que lo hacen (arquitectura, escalabilidad, etc). Modelar una clase bajo varias suposiciones y compatibilizarlas no es nada nuevo. Intentaré leerme el artículo original cuando pueda, pero no tengo mucho tiempo. Por el título parece que mezclan varios conceptos conocidos en una arquitectura para que puedan trabajar juntos.
#11 Que no te verndan motos, un algoritmo no es capaz de predecir nada, solo consiste en una fórmula con muchas subfórmulas para ajustar el resultado, pero de exponer un listado de páginas web a decir que esos resultados posibles son los mejores hay un mundo de diferencia. Podríamos hablar durante días de miles de cosas útiles en páginas web que no sabrás nunca si te guías solo por los resultados de Google. Yo tengo que utilizar google docenas de veces al día, día tras día, y muchas veces encuentro lo que me interesa después de cientos de busquedas, enterradas en los resultados que destaca el algoritmo.
#11 La venta de artículos cientificos tambien requiere utilizar las técnicas de venta de humo.
Simplemente será una optimización basada en determinadio modelo. Valiosa si cabe, como cualquier optimización.
Pero relativa si mil personas están haciendo optimizaciones.
Si la optimización no sirve para que una IA nos "traduzca" este articulo científico y nos diga cuanto de humo tiene respecto a otros muchos y donde se situa en la escala de mejoras hacia el skynet bueno.
Felipe González hablando de puertas giratorias/c120#c-120
#3 Corran, corran a despedir a todos los videntes que un algoritmo va a hacer innecesario hasta el espacio-tiempo, se lo preguntamos al oráculo y ya está.
En mi caso, pa enseñarme lencería , no tendrían que romperse mucho el coco. Del resto de publicidad paso. Hasta de la de housers
#1 ¿Te pone palote la lencería?... ... ... (manso)
#2 Y lo que suele haber dentro
#4 Desde luego es mucho más excitante y bonito a veces el conjuntito y lo sugerente que el despelote así a voz de pronto.
¿Pero te da bendiciones como Sandro Rey?
Coño, pero hay que buscar el artículo correspondiente a ver.
Antonia Godoy-Lorite, Roger Guimera, Cristopher Moore, Marta Sales-Pardo “Accurate and scalable social recommendation using mixed-membership stochastic block models” PNAS (23 noviembre, 2016) doi:10.1073/pnas.1606316113
O buscar a ver donde publican el asunto y que dicen otros expertos.
http://www.google.es/search?q=%E2%80%9CAccurate+and+scalable+social+recommendation+using+mixed-membership+stochastic+block+models%E2%80%9D&oq=%E2%80%9CAccurate+and+scalable+social+recommendation+using+mixed-membership+stochastic+block+models%E2%80%9D
¿esto son los algoritmos que predijeron la victoria de Hilary?
Ahora el doble de precisos. Antes no acertaban nunca, ahora no acertarán nunca nunca.
Supongo que es complicado hacer artículos sobre ciencia, realmente no dice nada, y la explicación de andar por casa es muy corta. No me quejo, tampoco creo que yo lo haga mejor sin complicar con detalles innecesarios.