メタバース

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、Vibeメタバース内の悪意ある報告を検出し軽減するための洗練されたAIシステムの開発を主導しました。このプロジェクトは、ユーザーが仮想空間で安全に信頼できる環境で交流し、つながることができるようにするために不可欠でした。 プロジェクト概要 #目標は、Vibeの仮想ルーム内でユーザーによって行われた虚偽または悪意のある報告を正確に識別し、処理できるインテリジェントシステムを作成することでした。このシステムは、正当な懸念と報告機能を悪用しようとする試みを区別し、すべてのユーザーにとって公平で安全な環境を確保する必要がありました。 技術的アプローチ #コア技術 # アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython 信頼スコアリングのための修正されたPageRankアルゴリズム データストレージと分析のためのBigQuery ワークフローオーケストレーションのためのAirflow 予測モデル開発のためのTensorFlow 主要コンポーネント # 信頼スコアリングシステム：ユーザーの相互作用と報告履歴に基づいて信頼スコアを割り当てるための修正されたPageRankアルゴリズムを開発しました。 行動分析：悪意のある活動を示す異常を特定するためのユーザー行動パターンを分析するモデルを作成しました。 報告分類：報告が本物である可能性または悪意がある可能性に基づいて分類する機械学習モデルを実装しました。 リアルタイム処理：ユーザー報告のリアルタイム分析と意思決定のためのシステムを設計しました。 課題と解決策 # 課題：複雑な社会的文脈における本物の報告と虚偽の報告の区別。 解決策：信頼スコア、行動分析、コンテンツ評価を組み合わせた多面的アプローチを実装しました。 課題：悪意のある行動の進化する性質への対処。 解決策：機械学習を通じて悪意のあるパターンの理解を継続的に更新する適応システムを開発しました。 課題：誤検出に対する迅速な行動のバランス。 解決策：重要な決定には人間の監視を伴う段階的な対応システムを実装しました。 実装プロセス # データ分析：BigQueryを使用して過去の報告データを分析し、正当な報告と悪意のある報告のパターンを特定しました。 アルゴリズム開発：信頼スコアリングシステムのためにPageRankアルゴリズムを適応させ、行動分析のための追加のMLモデルを開発しました。

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、Hikeのイノベーティブなメタバース友情ネットワークであるVibeのための洗練されたAI駆動マッチメイキングシステムの開発を主導しました。私たちの目標は、仮想ルームのユーザーを最適に選択することで意味のある接続を作り出し、メタバース内の全体的なソーシャル体験を向上させることでした。 プロジェクト概要 #Vibe MLプロジェクトは、興味、インタラクション履歴、社会的ダイナミクスなど、さまざまな要因に基づいて仮想ルーム内のユーザーをマッチングできるインテリジェントシステムの開発を目指しました。このプロジェクトは、Vibeメタバース内で魅力的で意味のあるソーシャル体験を創出する上で重要でした。 技術的アプローチ #コア技術 # アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython マッチメイキングアルゴリズムのための最適化ソルバー 大規模データストレージと分析のためのBigQuery ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow 予測モデル開発のためのTensorFlow 主要コンポーネント # ユーザープロファイリング：Vibeプラットフォーム内のインタラクション、好み、行動に基づいて包括的なユーザープロファイルを作成するアルゴリズムを開発しました。 マッチメイキングアルゴリズム：各仮想ルームに最適なユーザーグループを選択するための高度な最適化アルゴリズムを設計しました。 リアルタイム処理：スムーズなユーザー体験を確保するためのリアルタイムマッチメイキング決定システムを実装しました。 パフォーマンス指標：マッチの成功と全体的なユーザー満足度を測定するためのKPIを作成しました。 課題と解決策 # 課題：マッチメイキング決定における複数の要因のバランス取り。 解決策：重み付けされた重要性を持つ様々な要因を考慮した多目的最適化モデルを開発しました。 課題：関連性を維持しながらマッチの多様性を確保すること。 解決策：各ルームに類似したユーザーと多様なユーザーの混合を確保するため、最適化アルゴリズムに制約ベースのアプローチを実装しました。 課題：ユーザーの好みと行動の動的な性質への対応。 解決策：最近のインタラクションとフィードバックに基づいてユーザープロファイルを継続的に更新する適応システムを作成しました。 実装プロセス # データ分析：BigQueryを利用して膨大な量のユーザーインタラクションデータを分析し、主要なマッチング要因を特定しました。