fbpx
Connect with us

أخبار الانترنت

تصنيف محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك

Avatar of هند عيد

Published

on

images 1

تصنيف المحتوى على تيك توك الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته

منذ ظهور منصة تيك توك، أصبح للذكاء الاصطناعي دور كبير في تصنيف المحتوى على هذه المنصة.

تستخدم تيك توك تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل واسع لفهم المستخدمين وتوصياتهم.

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل سلوك المستخدم وتفاعلاته على المنصة، وبناءً على ذلك، يتم تخصيص المحتوى لعرضه للمستخدمين.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على تيك توك بأشكال مختلفة لتصنيف المحتوى.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تصنيف المحتوى بناءً على الاهتمامات والتفضيلات الشخصية للمستخدم.

كما يمكن استخدامه لتحليل المحتوى النصي والصوتي والفيديو لتصنيفه وتحسين التوصيات.

تصنيف محتوى الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة

تتراوح تطبيقات تصنيف محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك في مختلف المجالات.

يمكن للذكاء الاصطناعي تصنيف المحتوى في مجالات مثل الموسيقى، والرقص، والفن، والطهي، والرياضة، والموضة، والسفر، والتكنولوجيا، والفكاهة، وغيرها.

يتم تحسين التصنيفات التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي بناءً على التفاعلات والتفضيلات الشخصية لكل مستخدم.

انتشار تصنيف محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك له تأثير كبير على تجربة المستخدم واكتشاف المحتوى الجديد.

يساعد التصنيف في توفير تجربة شخصية ومناسبة لكل مستخدم بناءً على اهتماماته وتفضيلاته.

بالتالي، يصبح من الأسهل اكتشاف المحتوى الجديد وتجربته على تيك توك.

استخدام الذكاء الاصطناعي في محتوى تيك توك

تيك توك، وهو تطبيق مشهور للوسائط الاجتماعية، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف المحتوى وتحسين تجربة المستخدم.

يعتمد هذا التطبيق على خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق لفهم ما يعجب المستخدمين وتصنيف المحتوى بناءً على اهتماماتهم.

تأثير الذكاء الاصطناعي على تصنيف المحتوى

باستخدام الذكاء الاصطناعي، يستطيع تيك توك فهم تفضيلات كل مستخدم وتخصيص المحتوى وفقًا لها.

يقوم الخوارزميات بتحليل السلوك والمعلومات الشخصية للمستخدم لتحديد ما يحب وما يفضل، ومن ثم يعرض المحتوى المناسب. وبذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة المستخدم وزيادة احتمالية استمراره في استخدام التطبيق.

أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في محتوى تيك توك

واحدة من الأمثلة البارزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تيك توك هي التحليل الصوتي.

يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات التعلم العميق لفهم المحتويات الصوتية وتحويلها إلى نص مكتوب يظهر على الشاشة، مما يمكن المستخدمين من مشاهدة الفيديوهات بدون صوت وفهم المحتوى.

تستخدم أيضًا تكنولوجيا التعلم العميق للكشف عن الصور والفيديوهات المسيئة أو ذات المحتوى الغير مناسب، وذلك للحفاظ على بيئة آمنة للمستخدمين.

بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي المضمنة في تيك توك، يتم تحسين تجربة المستخدم وتقديم محتوى مخصص ومثير للاهتمام، مما يجعل التطبيق أكثر جاذبية واستخدامًا.

تحسين تجربة المستخدم باستخدام الذكاء الاصطناعي في تصنيف المحتوى

تشير تقنية الذكاء الاصطناعي في تصنيف المحتوى إلى استخدام الخوارزميات والنماذج الرياضية لتحليل تفضيلات المستخدم وتحديد التصنيف الأنسب لكل شخص على حدة.

تحليل تفضيلات المستخدم وتوفير محتوى مخصص

يتيح استخدام الذكاء الاصطناعي تحليل تفضيلات المستخدم واحتياجاته بدقة أكبر.

من خلال مراقبة سلوك المستخدمين وتحليل بياناتهم، يمكن للنظام تعلم تفضيلات المستخدم وتصنيف المحتوى بناءً على ذلك. هذا يسمح بتقديم محتوى مخصص يضاعف من تجربة المستخدم ويحسن تفاعله معه.

تحديد تصنيف المحتوى المناسب لكل مستخدم

بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن تحديد تصنيف المحتوى الأنسب لكل مستخدم بناءً على اهتماماته وتفضيلاته.

سواء كان ذلك في تطبيقات التواصل الاجتماعي أو خدمات البث المباشر أو المنصات التعليمية، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير محتوى مخصص لكل فرد بناءً على اهتماماته الشخصية.

هذا يعزز تجربة المستخدم ويعزز احتمالية الانخراط في المحتوى المقدم.

تستفيد الشركات والمستخدمين على حد سواء من استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في تصنيف المحتوى.

تحسين تجربة المستخدم، ورؤية محتوى مخصص واستفادة منه، كل هذه الفوائد تساهم في تعزيز الفعالية والكفاءة في تصنيف المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي.

التحديات والقضايا الأخلاقية المرتبطة بتصنيف محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك

في ظل تزايد استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في تصنيف المحتوى على منصات التواصل الاجتماعي، يجب النظر في التحديات والقضايا الأخلاقية المرتبطة بهذه العملية على تيك توك.

حماية الخصوصية والبيانات الشخصية

من أهم التحديات التي تواجه تصنيف محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك هي حماية خصوصية المستخدمين وبياناتهم الشخصية.

يجب على تيك توك والمنصات الأخرى أن يتأكدوا من سرية وأمان المعلومات التي يتم جمعها واستخدامها لتصنيف المحتوى بدقة. يحتاج المستخدمون إلى الثقة في أن بياناتهم الشخصية لن تستخدم بطرق غير مشروعة أو تسبب لهم ضرراً.

تأثير التحيز والتمييز في تعلم النظم الذكية

تواجه تصنيفات الذكاء الاصطناعي على تيك توك تحديات أخلاقية متعلقة بالتحيز والتمييز.

يعتمد تصنيف المحتوى على نماذج تعلم الآلة التي تحتاج إلى بيانات دقيقة وعادلة لتعلم سلوك المستخدمين.

إذا لم يتم التعامل مع التحيز الموجود في هذه البيانات بشكل صحيح، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج محتوى محدودة أو متحيزة.

تحتاج منصات التواصل الاجتماعي إلى ضمان عدم التمييز والتعامل العادل في تصنيف المحتوى على تيك توك.

دعونا نفكر في كيف يمكن تجاوز هذه التحديات ومعالجتها لتحسين نوعية تصنيف المحتوى على تيك توك.

إشكاليات تنظيم محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك

تصنف تيك توك، وهي واحدة من أبرز تطبيقات وسائل التواصل الاجتماعي، محتوى الذكاء الاصطناعي بطريقة فريدة.

ومع ذلك، هناك بعض التحديات والمشكلات التي تطرأ عند تنظيم هذا النوع من المحتوى.

ضوابط التصنيف الأخلاقية والاجتماعية

محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك يضم الكثير من التحديات الأخلاقية والاجتماعية.

فمن المهم توضيح أطر وقواعد تصنيف هذا المحتوى، وضمان عدم ترويج المحتوى الذي يحتوي على انتهاكات لحقوق الإنسان أو التمييز العنصري أو المحتوى العنيف أو المسيء.

بالإضافة إلى ذلك، يجب وضع توجيهات واضحة حول حقوق الملكية الفكرية وحماية البيانات الشخصية.

تحقيق التوازن بين حرية التعبير والمسؤولية الاجتماعية

مع وجود محتوى الذكاء الاصطناعي على تيك توك، يجب تحقيق التوازن بين حرية التعبير والمسؤولية الاجتماعية.

ينبغي أن يكون للمستخدمين الحق في التعبير عن آرائهم وأفكارهم، ولكن يجب أن يكون هذا التعبير مشروطًا بالاحترام والمسؤولية.

ينبغي وضع آليات للإبلاغ عن المحتوى الغير مناسب واتخاذ إجراءات سريعة لحذفه.

بإعتبار المسؤولية الواجبة، يمكن لتيك توك أن تكون منصة آمنة ومسلية في الوقت نفسه، حيث يتعايش محتوى الذكاء الاصطناعي بتوجيهات أخلاقية وتصنيف دقيق، مما يضمن تجربة إيجابية للمستخدمين.

أخبار الانترنت

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

أفادت تقارير حديثة أن تطبيق نتفليكس سيتوقف عن دعم أجهزة iPhone وiPad التي تعمل بنظام iOS 16. ووفقًا لما ذكره موقع “9to5Mac”، فإن نتفليكس بدأ يعرض تنبيهًا على بعض الأجهزة التي تستخدم iOS 16 يفيد بأن التطبيق قد تم تحديثه ليتوافق مع الإصدارات الأحدث من نظام التشغيل. يُطلب من المستخدمين الآن تحديث أجهزتهم إلى iOS 17 أو إصدار أحدث للاستمرار في تلقي تحديثات التطبيق.

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

هذا التغيير يؤثر بشكل رئيسي على الأجهزة التي لم تعد قادرة على التحديث إلى iOS 17. من بين هذه الأجهزة هواتف iPhone X وiPhone 8 وiPhone 8 Plus، بالإضافة إلى الجيل الأول من أجهزة iPad Pro وiPad 5. هذه الأجهزة لن تتمكن من الحصول على تحديثات نتفليكس المستقبلية، بما في ذلك التصحيحات الهامة للأخطاء وتحسينات الأمان.

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

مستقبل الوصول إلى نتفليكس

رغم التوقف عن دعم الأجهزة القديمة، يظل بإمكان مستخدمي iOS 16 الوصول إلى نتفليكس من خلال النسخة الحالية من التطبيق. في حال عدم عمل التطبيق بشكل جيد، يمكنهم الاستمرار في استخدام حساباتهم عبر المتصفح. هذا الحل قد يساعد المستخدمين في الحفاظ على تجربة المشاهدة حتى مع انتهاء دعم التحديثات الرسمية.

الإعلان عن iOS 18: خطوة جديدة من Apple

مع اقتراب موعد طرح نظام التشغيل iOS 18 في 16 سبتمبر، تتزايد التكهنات حول التغييرات القادمة. ومع ذلك، فإن توقف دعم نتفليكس للأجهزة القديمة قد يكون بمثابة تحفيز للمستخدمين للتفكير في تحديث أجهزتهم أو الترقية إلى طرازات أحدث للحصول على تجربة أفضل مع التطبيقات والخدمات الحديثة.

التغيير الذي طرأ على دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 يمثل جزءًا من السعي نحو تحديث الأنظمة ودعم أحدث الإصدارات، ما قد يترك بعض الأجهزة القديمة دون تحديثات أمنية أو تحسينات جديدة. ومع ذلك، يظل هناك خيارات للوصول إلى الخدمة حتى على الأجهزة التي لم تعد مدعومة.

Continue Reading

أخبار الانترنت

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

أعلنت شركة جوجل عن تطوير سلسلة جديدة من النماذج اللغوية تحت اسم DataGemma، تهدف إلى تحسين دقة الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالبيانات الرقمية والمعطيات الإحصائية. تأتي هذه السلسلة الجديدة لتحل محل الخوارزميات السابقة المستخدمة في هذا المجال، مع التركيز بشكل خاص على تقديم استجابات أكثر دقة وموثوقية.

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

سلسلة DataGemma تعتمد على نموذج Gemma 2 27B، وهو نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر أصدرته جوجل في يونيو 2024، يحتوي على 27 مليار معلمة. وفقًا لجوجل، يتمتع هذا النموذج بقدرة تنافسية تضاهي النماذج الأخرى التي تحتوي على ضعف عدد المعلمات. وبفضل هذا النموذج، تقدم DataGemma إجابات سريعة ودقيقة على الاستفسارات المتعلقة بالحقائق الإحصائية.

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

استخدام مستودع Data Commons

تستند سلسلة DataGemma  المطلقه من جوجل إلى مستودع Data Commons، وهو قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 240 مليار نقطة بيانات تم جمعها من مصادر موثوقة، مثل الأمم المتحدة ومنظمة الصحة العالمية ومراكز السيطرة على الأمراض. هذه البيانات تمكن النموذج من الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالحقائق الإحصائية، مثل متوسط إيرادات الشركات في صناعات محددة، أو الإحصاءات الصحية العالمية.

كيفية تفاعل DataGemma مع البيانات

تتميز سلسلة DataGemma بأنها تعتمد على البحث بلغة طبيعية للتفاعل مع مستودع Data Commons، مما يسهل على المستخدمين طرح الأسئلة دون الحاجة إلى معرفة المخططات البيانية أو كيفية استخدام واجهات برمجة التطبيقات المعقدة. هذا يعني أن المستخدمين العاديين يمكنهم الاستفادة من المعلومات الموثوقة بشكل أسهل وأكثر دقة.

طريقتان مختلفتان للإجابة عن الأسئلة

طورت جوجل نسختين من سلسلة DataGemma، حيث تعتمد كل منهما نهجًا مختلفًا في كيفية الإجابة عن الأسئلة:

  1. النسخة الأولى: RIG (التوليد المتداخل للاسترجاع)
    هذه الطريقة تعتمد على استرجاع المعلومات من مستودع Data Commons، ثم يستخدم النموذج اللغوي الكبير لتوليد الإجابة المناسبة. تتيح هذه الطريقة تقديم استجابة سريعة، لكنها قد تكون أقل دقة في بعض الحالات.
  2. النسخة الثانية: RAG (التوليد المعزز للاسترجاع)
    هنا، يتم استرداد المعلومات ذات الصلة من المستودع وإرسالها إلى نموذج Gemini 1.5 Pro، الذي يعمل على توليد إجابة أكثر دقة وشمولية. هذه الطريقة تقدم معدلات نجاح عالية وتُعد أكثر فعالية في تقديم معلومات دقيقة.

نتائج الأداء ومعدلات النجاح

وفقًا لتجارب جوجل، حققت النسخة RIG من سلسلة DataGemma نسبة نجاح بلغت 58% في استرجاع الحقائق الرقمية من مستودع Data Commons. بينما تفوقت النسخة RAG بمعدلات نجاح تتراوح بين 80% و94% في توليد إجابات صحيحة خلال الاختبارات التي أجرتها الشركة.

مستقبل سلسلة DataGemma وأهميتها

تعد سلسلة DataGemma خطوة مهمة نحو تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تقديم إجابات دقيقة وموثوقة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات الرقمية. من خلال اعتمادها على نموذج لغوي كبير ومستودع بيانات موثوق، يمكن لهذه السلسلة أن تحدث تغييرًا كبيرًا في كيفية تفاعل المستخدمين مع البيانات الرقمية المعقدة، وتسهيل وصولهم إلى معلومات موثوقة دون الحاجة إلى معرفة متعمقة بالبيانات.

Continue Reading

أخبار الانترنت

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

أعلنت منصة لينكدإن عن ميزة جديدة تُعرف باسم “شارة التحقق” تهدف إلى تحسين تجربة البحث عن الوظائف عبر تصفية النتائج للشركات التي حصلت على شارة التحقق. تهدف هذه الميزة إلى تسهيل عملية البحث وتوفير مستوى أعلى من الأمان للمستخدمين، مما يساعد في التأكد من مصداقية الشركات التي تعرض الوظائف.

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

الباحثون عن وظائف غالبًا ما يواجهون تحديات كبيرة عند التعامل مع شركات غير معروفة، وهو ما يزيد من صعوبة العثور على أصحاب العمل الموثوقين. لذلك، قامت لينكدإن بإضافة شارة التحقق إلى حسابات الشركات الرسمية، مما يسهل على المستخدمين تمييز الشركات الموثوقة بسرعة.

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

كيفية استخدام ميزة شارة التحقق

للاستفادة من هذه الميزة الجديدة، يمكن للمستخدمين زيارة صفحة الوظائف عبر لينكدإن وإدخال الوظيفة المطلوبة أو المهارة والموقع الجغرافي المفضل. بعد ظهور النتائج، يمكنهم النقر على زر “جميع المرشحات” وتفعيل خيار “Has verifications” لعرض الوظائف المتاحة من الشركات الموثقة فقط. بهذه الطريقة، سيتمكن المستخدمون من التركيز على الوظائف التي تم التحقق من صحة معلوماتها.

دور شارة التحقق في تعزيز الثقة

أوضح روهان راجيف، رئيس قسم المنتجات في LinkedIn Jobseeker، أن شارة التحقق تضيف مستوى من الشفافية إلى عملية البحث عن الوظائف، حيث تمكن المستخدمين من الاطلاع على الوظائف التي تحتوي على معلومات موثوقة عن الشركات وناشري الوظائف. بمجرد النقر على شارة التحقق، يمكن للمستخدمين مراجعة تفاصيل التحقق مثل بطاقة التعريف الحكومية والمعلومات المتعلقة بالموظفين وصحة الصفحة الرسمية للشركة على لينكدإن.

المرحلة التجريبية لشارة التحقق

على الرغم من أن شارة التحقق لا تزال في مرحلة تجريبية، فإنها تظهر بالفعل في حوالي نصف الوظائف المعروضة على لينكدإن. ومع ذلك، غياب الشارة لا يعني بالضرورة أن الوظيفة أو الشركة غير موثوق بها، فقد تكون الميزة غير متاحة لبعض أصحاب العمل بعد أو أن عملية التحقق لم تكتمل.

النصائح الإضافية للبحث عن الوظائف

ورغم أهمية شارة التحقق، ينصح الخبراء بعدم الاعتماد الكامل عليها كحل شامل. من الأفضل دائمًا إجراء بحث إضافي حول الشركة والمنصب قبل التقديم، مثل التحقق من المعلومات عبر الإنترنت، زيارة الموقع الرسمي للشركة، ومراجعة حساباتها على وسائل التواصل الاجتماعي لضمان مصداقية الفرصة المتاحة.

Continue Reading

Trending

Copyright © 2023 High Tech. Powered By DMB Agency.