¿Cómo funciona el sistema de recomendaciones de Youtube?

¿En qué criterios se basa esta plataforma para recomendar vídeos? ¿Utiliza una serie de algoritmos? Descubrámoslo.

Muchos os habréis preguntado cuál es el criterio que tiene Youtube a la hora de recomendar vídeos. Seguramente penséis que utilizan una serie de algoritmos que permiten a la plataforma recomendarte ciertos vídeos según diferentes criterios, estos pueden ser en función la duración del vídeo, el número de suscriptores del canal, las veces que ha sido compartido, entre otros factores.

Pero, ¿realmente funciona así? Hace unos años Youtube sí que funcionaba con un sistema de algoritmos que recomendaba al usuario ciertos vídeos siguiendo un criterio similar a lo anterior dicho. Sin embargo, alrededor del 2016, estos algoritmos dejaron de utilizarse en esta plataforma, y en su ausencia, se empezó a utilizar una red neuronal artificial machine learning para recomendar los vídeos a los usuarios.

Entonces, ¿qué es una red neuronal artificial? Este tipo de inteligencia artificial consta de un conjuntos de “neuronas” estructuradas en capas. Estas “neuronas” son capaces de recibir números, sumarlos, y después, manda estos números a otras neuronas modificándolas según la red vea conveniente, algo parecido a lo que hacen nuestras neuronas.

En el caso de la red neuronal de Youtube, todo comienza en una neurona inicial en la cual transmitimos cierto valor, después esta se enlaza con muchas otras, estas envían múltiples versiones de este valor modificado, y finalmente, llegan a una neurona final que suma todos los valores en un resultado, es decir, se encarga de convertir ciertos valores en otros.

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Ejemplo de funcionamiento de la red neuronal artificial de Youtube.

Youtube no solo cuenta con una red neuronal, si no con dos redes neuronales. La primera genera candidatos de posibles vídeos para recomendar, y la segunda, establece un ranking de vídeos para seleccionar los más adecuados.

Esta explicación nos lleva a otra pregunta, ¿en qué se basa esta red neuronal para modificar los números? Pues bien, la peculiaridad de este sistema es que es capaz de aprender por si solo. Mediante unos ejemplos con ciertos valores, esta red se encarga de hacerlo con todo tipo de valores, en otras palabras, no sigue ninguna regla para recomendar vídeos. Para entenderlo mejor, pongamos un ejemplo:

Imagina que tenemos una batidora, en ella, añadimos los ingredientes necesarios para la creación de un pastel, la ponemos en marcha y, la batidora por si sola, acaba dándonos un pastel ya hecho sin que nosotros le hayamos dado las instrucciones para su creación.

En otras palabras, los ingenieros de Youtube no tienen control de como elige las recomendaciones de los vídeos.

Y eso no es todo, la red está continuamente evolucionando, esta por si sola se encarga de enlazar sus neuronas de una manera óptima para una mejor recomendación personalizada. Alimenta y mejora su red según los vídeos que vemos, aprende con nosotros.

De este modo, cumple su función para la que ha sido creada: recomendar vídeos para retener al usuario lo máximo posible en la plataforma, para así recibir más anuncios y, por lo tanto, más dinero para la empresa.

Fuente: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/es//pubs/archive/45530.pdf

 

 

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