NPC

Boa Noite, leitores do AI Insights Hub. 

Esse post foi escrito por um convidado especialista em Inteligência Artificial, Caio Rossi. 

Continue acompanhando o post a seguir.

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Se você não saiu do planeta terra nas últimas semanas, viu essa polêmica sobre os NPCs no Tico e Teco..

Tanto o NPC quanto o tiktok não me atraem em nada... mas uma coisa me chamou a atenção: A plataforma está usando algoritmos para identificar e punir esse tipo de conduta. Mas como ela faz isso?

Bora entender?!

A detecção de vídeos de "NPC" no TikTok ou em qualquer plataforma de mídia social envolve uma série de etapas técnicas complexas que podem variar.

Coleta de Dados de Treinamento:
Inicialmente, é necessário criar um conjunto de dados de treinamento que contenha exemplos de vídeos de "NPC" e vídeos não relacionados à "NPC". Isso pode ser feito por meio de colaboradores humanos que rotulam manualmente os vídeos.

Extração de Recursos:
Para que a IA possa entender e analisar os vídeos, é necessário extrair recursos relevantes. Isso pode incluir a extração de quadros-chave dos vídeos, análise de áudio, processamento de texto (para descrições e hashtags) e outros dados relevantes.

Treinamento do Modelo de IA:
Um modelo de IA, como uma rede neural, é treinado com base nos dados de treinamento. O modelo deve ser capaz de aprender os padrões que distinguem vídeos de "NPC" de outros tipos de conteúdo.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs):
Para analisar o conteúdo visual, podem ser usadas redes neurais convolucionais (CNNs) para processar os quadros dos vídeos. Redes neurais recorrentes (RNNs) podem ser usadas para analisar o áudio ou sequências de texto, como descrições e comentários.

Classificação e Pontuação:
Com base na análise dos recursos, o modelo de IA atribui uma pontuação de probabilidade a cada vídeo, indicando a probabilidade de ser um vídeo de "NPC". Isso é feito por meio de tarefas de classificação binária, onde o modelo decide se o vídeo é ou não relacionado à "NPC".

Limiar de Decisão:
Um limiar de decisão é definido para determinar quando um vídeo é considerado um vídeo de "NPC". Por exemplo, se a pontuação de probabilidade for maior que um determinado valor, o vídeo pode ser marcado como "NPC".

Feedback da Comunidade:
Além da detecção automática, a IA pode incorporar feedback da comunidade. Se os usuários denunciarem um vídeo como sendo de "NPC", isso pode ser considerado na avaliação.

Aperfeiçoamento Contínuo:
O modelo de IA deve ser continuamente treinado e aprimorado à medida que novos dados e padrões emergem na plataforma. Isso requer um ciclo de retroalimentação constante para garantir que o sistema permaneça eficaz.

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Caio Rossi