Reti neurali e recommender systems: applicazione nell'algoritmo di YouTube

Negli ultimi anni, si sente sempre più spesso parlare di intelligenza artificiale e di applicazioni ad essa connesse. Applicazioni come riconoscimento facciale, guida autonoma, assistenti personali e creazione di contenuti artistici come immagini o video. Questa tecnologia tenta di imitare la capacità di imparare del genere umano e, grazie a questa caratteristica apre strade a tecnologie nuove che ci proiettano in un futuro che credevamo lontano. Questo elaborato si propone di essere un lavoro introduttivo al concetto di rete neurale, alla sua definizione e al suo funzionamento. Nella seconda parte saranno trattati i recommender systems, cioè potenti modelli che miliardi di persone usano ogni giorno. Le aziende utilizzano questi sistemi per riuscire a creare un rapporto con il consumatore, andando ad analizzare i gusti, le tendenze e il comportamento in risposta ad un determinato prodotto offerto. Da questa analisi il sistema può offrire delle proposte personalizzate e rilevanti per il consumatore. Si approfondirà nello specifico il recommendation system di YouTube che, per riuscire a personalizzare l’esperienza nella piattaforma e incentivare l’utilizzo, adotta due reti neurali profonde.