Публикации по теме 'media'


Алгоритм Аскеладдена
Данные для изменения Алгоритм Аскеладдена Использование машинного обучения для понимания вмешательства в выборы Авторы Лаура Пинтос , Рамиро Кадавид и Анна Якобсон Часть I | Введение Обзор В феврале 2019 года в рамках проводимого специальным советником Робертом Мюллером расследования попыток российского правительства вмешаться в президентские выборы 2016 года министерство юстиции США обвинило 13 граждан России в незаконном вмешательстве в американские политические..
От ChatGPT до NewsGPT, первого новостного канала, созданного ИИ
Революция продолжается. Сначала это был чат-бот OpenAI и ИИ для создания изображений, затем радиостанция, а теперь и «ИИ-журналист». NewsGPT позиционирует себя как первый в мире новостной канал, полностью созданный искусственным интеллектом. Этот инструмент искусственного интеллекта, основанный на самых современных алгоритмах машинного обучения и технологии обработки естественного языка, может сканировать релевантные источники новостей со всего мира в режиме реального времени..
Как Wall Street Journal использует глубокое обучение для информирования контент-стратегии
Специалисты по обработке данных работают вместе с журналистами, чтобы изучить, как хорошо зарекомендовавшие себя методы машинного обучения могут помочь легко найти пробелы в редакционных материалах. Всего несколько лет назад использование искусственного интеллекта в журналистике было передовой задачей, но в настоящее время он быстро входит в рабочий процесс все большего числа новостных организаций. Знания о методах машинного обучения становятся более доступными, поскольку стоимость..
Как New York Times экспериментирует с алгоритмами рекомендаций
Алгоритмическое курирование в The Times используется в определенных частях нашего веб-сайта и приложений. Сегодня New York Times опубликует около 250 статей, но большинство читателей увидят лишь часть из них. Большинство наших читателей обращаются к «Нью-Йорк Таймс» в Интернете, а не на бумаге, и часто используют небольшие устройства, что означает, что у нас есть проблема «недвижимости»: мы производим больше журналистских материалов, чем у нас есть место для показа читателям в любой..
Обнаружение непредставленной аудитории для BBC
Откровения анализа аудитории 12–16 лет и что это значит для программистов Где глаза подростков сегодня? Один только этот вопрос является триггером кризиса идентичности для каждого линейного канала. Тем не менее, все инструменты для анализа онлайн-поведения и превращения его в катализатор правдивого подросткового контента доступны и находятся в пределах досягаемости. Еще в 2019 году, после нашего разговора о различиях в поведении поколений на саммите Connected TV , мы посетили CBBC..
Вот как The Washington Post проверила своих журналистов на Mastodon
Вот как The Washington Post проверила своих журналистов на Mastodon Небольшая междисциплинарная группа инженеров работала вместе, чтобы добавить функцию, позволяющую журналистам The Washington Post связать свои профили Mastodon с веб-сайта The Post и подтвердить свою личность в социальной сети. В середине ноября мы начали думать о том, как лучше всего поддержать наших журналистов, когда они изучали альтернативы Twitter. Технический директор Джереми Бауэрс разместил в своем профиле..
Оценка историй для создания лучших механизмов рекомендаций для новостей
Фредерик Филлу Новостные СМИ остро нуждаются в улучшенных механизмах рекомендаций. Перечень историй может помочь. Это одна из целей проекта оценки качества новостей. (Часть серии .) Для средств массовой информации рекомендательные машины - это шоу ужасов. Проект NQS, над которым я работаю в Стэнфорде, заставил меня взглянуть на то, как издатели пытаются удержать читателей на своей собственности - и как подавляющее большинство сговаривается с тем, чтобы на самом деле их..