«Моя лягушка, это путешествие»
«Моя лягушка, где она?»
«Моя лягушка, почему она не вернется?»
Недавно в кругу друзей разразился круг «лягушек», и все ищут своего сына. На самом деле это особенно популярное ручное путешествие «лягушка для путешествий», созданное японской командой. Игра не требует больших усилий с вашей стороны, вам просто нужно дать им разные продукты, чтобы выйти и путешествовать, и все, что вам нужно сделать, - это ожидать, что они отправят вам звезды обратно к вам.
С популярностью этой игры, коттеджное пиратство, как пропустить, на время популярного коттеджа, ввел в заблуждение многих потребителей, причинив им вред.
Конечно, пиратские игры - это больше, чем эта. Если вы когда-либо замечали, не только «путешествующие лягушки», многие приложения на уровне феноменов имели подобное пиратство в коттедже. Если вы присмотритесь, вы обнаружите, что они часто одеты в оригинальную игру Пальто, делайте обман, чтобы заплатить за свою загрузку (или украсть конфиденциальность), конечно, этот коттедж, в дополнение к мошенничеству, на самом деле, также является подлинным разработчиком и пользователем обоих повреждений суставов.
Google show killer 锏 исправление коттеджного заявления?
После того, как «Путешествующая лягушка» прокатилась по стране, в App Store и в Google Play появилось много коттеджных приложений, которые обычно не имеют места после официального утверждения, а затем на рынке Введение точно так же, как трудно судить. Только когда люди скачивают и используют его, чтобы выяснить, являются ли это поддельными и дрянными продуктами, что дает многим разработчикам вреда шанс заработать «черные деньги».
Итак, как бороться с приложениями для коттеджей, но и основной задачей этих предприятий. Наконец, Google решил попробовать использовать технологию ИИ для решения этой хронической болезни.
30 января Google Developer Blog, Google объявил, что они используют новую технологию машинного обучения в 2017 году, чтобы изменить проблему Google Play, самым важным моментом является то, что пользователь не загрузил приложение Раньше, благодаря новой технологии, чтобы обнаружить плохое приложение и ручку.
Эта технология ИИ, вы можете использовать машинное обучение, следующие типы приложений, чтобы сделать следующие суждения:
Во-первых, заявка на коттедж
Заявка на коттедж должна быть наиболее знакомой и раздражающей. Вообще говоря, это приложение сделает некоторые очень спекулятивные настройки для ключевых слов, чтобы получить трафик, генерируемый поиском, и заманить вас на установку.
И Google использует технологию машинного обучения, через значок приложения и описание контента, которое будет показано в 2017 году, будет обнаружено и обнаружено 250 000 коттеджных приложений.
Во-вторых, нездоровое применение
Нездоровые приложения имеют много контента, который является кровавым, жестоким и антиобщественным, а ручные обзоры трудно обнаружить.
Если вы используете модель машинного обучения, вы можете обнаружить эти приложения и узнать информацию разработчика, чтобы вы могли сразу их пометить и эффективно, прежде чем они отправятся жить, предоставив вам безопасный и здоровый магазин приложений.
В-третьих, потенциально опасные приложения
Если первые две категории дают пользователям ощутимый вред с точки зрения контента, потенциально нежелательные приложения затрудняют их обнаружение, такие как трояны и программы фишинга, которые, как правило, наносят ущерб устройству, обманывают или скрывают SMS после использования пользователем Данные о оборудовании и т. Д. С большой опасностью.
Хотя не слишком много этих приложений, Google по-прежнему использует алгоритмы машинного обучения, чтобы отфильтровать часть соответствующей информации, а в 2017 году эффективность перехвата PHA увеличилась на 50%.
По технологии обучения AI, чтобы заранее разобраться с различными опасными событиями, чтобы свести к минимуму фактор риска. Согласно данным, в 2017 году количество приложений Google Play превышает 3,5 миллиона, а в App Store - 2,2 миллиона.
Поэтому, будь то для Google или Apple, нынешний магазин приложений бум за тем, как решить проблему пользователя может иметь эти опасности, вызывает наибольшую озабоченность.
Технология ИИ помогает решать более опасные события
Как мы все знаем, магазин приложений стал основным каналом для пользователей, загружающих программное обеспечение, однако в дополнение к пользователям в Mass App найти то, что им нужно, занимает много времени, полный некачественного приложения заставит пользователей и отличных разработчиков потерять торговый центр Уверенность, наносит ущерб интересам пользователей и разработчиков.
Google использует технологию машинного обучения для решения этих проблем не только с помощью новой технологии для удаления более плохих приложений, но и для идентификации и принятия мер раньше, в то время как iPhone на самом деле пытается решить эти проблемы, после iOS 10, App Sotre Не только добавленное ежедневное рекомендуемое содержимое карточного типа, но также рекомендуется более подробное введение, чтобы предотвратить вышеуказанную ситуацию.
Оба - через вмешательство человека с фильтрацией машинного обучения, что позволяет пользователям создавать лучший опыт. Это означает, что люди могут использовать технологию ИИ, чтобы минимизировать риск вреда?
Ответ - да. Хотя нынешняя технология ИИ не была полностью настроена, но число в настоящее время достаточно богато, людям просто нужен лучший скрининг, просто технология ИИ через непрерывное обучение будет делать Поправимся.
Кроме того, в дополнение к снижению риска в магазине приложений, технология ИИ с машинным обучением в будущем также имеет более широкий рынок, транспорт, здравоохранение и повседневную жизнь, сталкивается с определенными рисками и с помощью технологий может быть как можно более рискованными Сокращение, дайте нам достаточную безопасность и самую здоровую окружающую среду, чтобы испытать,
Хотя в будущем существует много неопределенностей, правильное применение науки и техники может действительно помочь нам решить больше проблем и помочь нам решить более опасные события.
Будущий ИИ, скажите «Привет» вам!
