Deepmind: Maschinenlernen für bessere Vorschläge in Googles Play Store
Googles KI-Tochterunternehmen Deepmind hat in einem ausführlichen Blogbeitrag(öffnet im neuen Fenster) erklärt, wie das Unternehmen die Nutzererfahrung im Play Store verbessert. Schauen sich Nutzer in Googles App-Marktplatz die App-Vorschläge an, wird diese Auswahl durch Algorithmen von Deepmind beeinflusst.
Deepmind beschreibt in seinem Beitrag das Problem bei Vorschlägen wie folgt: Bei einem Fan von Sci-Fi-Spielen ist es passend, ihm einfach weitere derartige Spiele vorzuschlagen. Lädt sich ein Nutzer hingegen eine Reise-App herunter, wären weitere Reiseanwendungen tendenziell eher weniger hilfreich. Stattdessen würde den Anwender vielleicht eine Übersetzungs-App mehr interessieren.
Deepminds Algorithmen sollen für genau solche Vorschläge sorgen: Die vergangenen Downloads sollen in die Auswahl einfließen, gleichzeitig soll aber die Art der Anwendung zusammen mit den Präferenzen des Nutzers auf der Vorschlagsliste erscheinen.
Drei Modelle sollen Auswahl verbessern
Für die App-Vorschläge verwendet Deepmind drei Modelle: Der Candidate Generator kann mehr als eine Million Apps analysieren und die für den Nutzer passenden herausfinden. Für jede App analysiert und sortiert der sogenannte Reranker die Nutzerpräferenz. In einem dritten Modell, der Optimisation, werden dann die passenden Kandidaten ermittelt und dem Nutzer vorgestellt. In seinem Blogbeitrag geht Deepmind detaillierter auf die einzelnen Prozesse ein.
Deepminds Verbindung mit Google ist in jüngster Zeit von Finanzproblemen geprägt. Das Unternehmen soll mehr als eine Milliarde Euro Schulden haben. Dabei handelt es sich um Geld, das sich das Unternehmen von seinem Mutterkonzern geliehen haben soll. Vor kurzem wurde Deepming-Mitgründer Mustafa Suleyman beurlaubt; ob dieser Schritt im Zusammenhang mit den Finanzproblemen steht, ist unbekannt.
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