Tutorial Membuat Best Nine Jelang Akhir Tahun 2019, Yuk Ikuti Caranya Lewat Browser Atau Aplikasi

Dengan menyisir akun-akun tersebut, machine learning akan mengidentifikasi akun yang memiliki kemiripan kata dari caption atau istilahnya "word embedding".

Sistem ini akan mempelajari urutan kata-kata yang muncul dalam teks, yang natinya akan diukur seberapa terkait hubungan antar satu akun dengan akun lainnya.

Sebagai contoh, urutan kata-kata di dalam caption, seperti "pernikahan" biasanya akan diikuti kata "gaun", "bunga" atau "kondangan".

Jarang ditemukan kata-kata tersebut berutan dengan kata yang bermakna sebaliknya, seperti "pemakaman", "konservasi", atau "pemilu".

Dengan menghubungkan keterkaitan antar kata tersebut, interaksi pengguna di dalam postingan dari akun-akun tadi akan terekam, dan menjadi landasan model untuk menampilkan postingan yang berhubungan dengan kata-kata tadi.

Dari miliaran postingan yang mirip, sistem akan menyaringnya menjadi 500 unggahan yang mirip antar akun. Kemudian mengerucut lagi menjadi 150, lebih kecil lagi ke angka 50, hingga terakhir menampilkan 25 unggahan teratas di Explore yang dianggap paling relevan dengan pengguna.

"Dengan teknik ini, kami bisa lebih efisien mengevaluasi media (konten) yang luas untuk menemukan media paling relevan di setiap peringkat, sementara sumber daya komputasional tetap akan terkontrol," jelas Instagram, dirangkum KompasTekno dari Forbes, Minggu (1/12/2019).

Tidak hanya mengurasi jenis konten mana yang relevan, sistem AI ini juga berperan menyaring konten tidak pantas, sesuai pedoman komunitas Instagram.

Sistem machine learning akan menjadi ujung tombak untuk membasmi spam dan konten tidak pantas yang beredar di platform.

"Kami ingin memastikan konten yang beredar di platform kami aman dan pantas untuk komunitas global, di segala rentang usia di dalam tab Explore", jelas Instagram.