చరిత్రా ఎన్సైక్లోపిడియా
2020ల మొదట్లో వ్యక్తిగత సిఫారసుల కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) డిజిటల్ ఎకోసిస్టమ్ యొక్క అనివార్య భాగంగా మారింది. సమాచారాన్ని భారీ పరిమాణాల్లో పొందగల సమయంఇత్తి, వినియోగదారులు అనేక ఆఫర్‌లలో ఎంపిక చేసే సమస్యను ఎదుర్కొంటున్నారు. ఈ వ్యాసంలో, వ్యక్తిగత సిఫారసుల కోసం AIలో జరిగిన మార్పులను, అభివృద్ధి చేసిన సాంకేతికతలను మరియు అవి వివిధ జీవిత ప్రాంతాలను ఎలా ప్రభావితం చేశాయో చూద్దాం.
వ్యక్తిగత సిఫారసుల కోసం AI అభివృద్ధి 2020లకి చాలా కాలం ముందు ప్రారంభం అయింది, కానీ ఈ దశాబ్దంలో సాంకేతికత కొత్త స్థాయిలో చేరింది. మొదట, సిఫారసు వ్యవస్థలు సహಾಯಕమైన ఫిల్టరింగ్ వంటి సులభమైన అల్‌గారిదంపై ఆధారపడేవి, ఇది వినియోగదారుల ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి మరియు వారి మధ్య అనుకూలతపై ఆధారంగా తర్వాతి నిర్ణయాలను తీసుకోవడానికి. అయితే, డేటా వాల్యూమ్ పెరిగినందున మరియు గణనశక్తి పెరుగుతున్నందున సిఫారసులను సృష్టించే కొత్త ద approach ప్తి — డీప్ లర్నింగ్ యొక్క ఉపయోగం ప్రవేశించింది.
2020ల ప్రారంభంలో, నెట్‌ఫ్లిక్స్ మరియు అమెజాన్ వంటి కంపెనీలు వినియోగదారుల డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి న్యూన్ నెట్‌వర్క్‌లను చురుకుగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించాయి. ఈ మార్పూ సిఫారసుల నాణ్యతను కఠినంగా మెరుగుపరిచింది మరియు అవి మరింత వ్యక్తిగతీకరించబడటానికి అనుమతించింది.
యంత్ర చదువు పద్ధతులు మరియు న్యూన్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించడం ప్రముఖ విజయంగా ఉన్నది. లోతైన కన్వల్యూషనల్ న్యూన్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNN) మరియు రికరెంట్ న్యూన్ నెట్‌వర్క్‌లు (RNN) కేవలం పాఠ్య సమాచారాన్ని మాత్రమే కాకుండా, చిత్రాలు, వీడియోలు మరియు ఆడియో ఫైల్స్‌ను ప్రాసెస్ చేయడానికి చురుకుగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించాయి.
BERT మరియు GPT లాంటి ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ల ఉపయోగం కూడా సిఫారసులను మెరుగుపరచడంపై నాకనుకనం చూపించింది. ఈ నమూనాలు వినియోగదారుల అభిరుచులు మరియు సందర్భాన్ని మరింత ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడతాయ్ మరియు మరింత సహజమైన మరియు సంబంధిత సలహాలు సృష్టించడంలో అనుమతిస్తాయ్.
ఎలక్ట్రానిక్ వాణిజ్యం రంగంలో వ్యక్తిగత సిఫారసుల సాంకేతికతలు విక్రయాలు పెరిగించడం మరియు వినియోగదారుల అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడం సాధించినవి. ఉదాహరణకు, అమెజాన్ వినియోగదారుల కంటే తొన్నికెలచట కార్యక్రమాలకు ఆధారంగా వారి కొనుగోళ్లు మరియు శోధనలను ఆధారంగా ఉత్పత్తులను ప్రతిపాదించడానికి క్లిష్టమైన అల్‌గారిమ్ప్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
మీడియా మరియు క్షేత్ర విస్తరణ రంగంలో Spotify మరియు నెట్‌ఫ్లిక్స్ వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వ్యక్తిగత ప్లేల్‌స్ట్స్ మరియు సినిమాల జాబితాలను సృష్టించడానికి సిఫారసు వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఇది కేవలం వినియోగదారుల అనుభవాన్ని మెరుగుపరచకమాత్రం కాకుండా, వినియోగదారుల అత్యుత్తమ సమర్ధతను మద్దతు చేస్తుంది.
ఫేస్బుక్ మరియు ఇన్‌స్టాగ్రామ్ వంటి సామాజిక మాధ్యమాలలో, వ్యక్తిగత సిఫారసులకు AI వార్తల హ్రదేయాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది, వినియోగదారులకు ఆసక్తి కలిగే కంటెంట్‌ని అందించడం జరుగుతుంది. ఈ దృష్టికోణం కేవలం ఆబూహింపును పెరగడం కాకుండా సమాచారం ప్రాప్తికి సహాయపడుతుంది.
ప్రతి విధమైన అమరుదైనతలకి తోడుగా, వ్యక్తిగత సిఫారసుల సాంకేతికతలు లోపాలను కూడా అందించగలవు. ప్రధాన సమస్యలలో ఒకటే గోప్యతా ప్రశ్న. వినియోగదారులు తాము సేకరించబడిన మరియు ఉపయోగించిన డేటా గురించి越来越觉醒 చేస్తున్నారు, ఇది సురక్షిత మరియు వ్యక్తిగత సమాచార రక్షణలో ఆందోళనలను ఏర్పరుస్తుంది.
అలాగుగా, ఆలగారిథములు "సమాచార గెలుపులను" సృష్టించడం ద్వారా వినియోగదారులను ఆసక్తి కలిగించే కంటెంట్ నుండి వేరుగా ఇనిషియేటింగ్ చేస్తాయ్, కానీ వారికి సాధారణ అభిరుచుల్లో రాకలేని కంటెంట్ నుండి వేరుగా. ఇది కాగ్నిటివ్ పూరితత్వం మరియు అర్థాన్ని అర్థం చేసుకునే సమాచారంలో వివిధతను குறించడంలో నిత్యములాగా ఉంటుంది.
ప్రస్తుత ధోరణులను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, వ్యక్తిగత సిఫారసుల సాంకేతికతలు త్వరలో మరింత వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతాయని అంగీకరించవచ్చు. AI కాల సమయానుసారం కొత్త డేటా ఆధారంగాన క్రొత్తతకు సిద్ధంగా ఉంటుంది.
మేము కేవలం సిఫారసులు ఇవ్వడం కాకుండా వినియోగదారులతో సంభాషణ చేయగల వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చెందుతాము, వారి ఉద్దేశాలు మరియు అభిరుచులను మరింత మెరుగ్గా అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఇది వ్యక్తిగత వినియోగదారుల కోసం ప్రభావకాల ఆవిష్కరణలకు సవాలు ఇస్తుంది.
2020లలో వ్యక్తిగత సిఫారసుల కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ దీర్ఘంగాను అభివృద్ధి చేర్చింది. అవి తమ అభువాసులపై, వ్యక్తిగతీకృత మరియు అర్థవంతమైన సమాచారం మరియు ఉత్పత్తులను శోధించదగిన అలగారిని రూపొందించాయి. అయితే, అన్ని ప్రజ్ఞలు ఉన్నప్పటికీ, సాంకేతికత మరియు నైతికత మధ్య సమతౌల్యత ప్రాముఖ్యంగా ఉండాలి, వినియోగదారులు సిఫారసుల మీట్కూడా విట్టలుగా ఉండే విషయాన్ని నిర్ధారించడానికి.