YouTube Algorithm DOESN'T EXIST ANYMORE | Neural Networks

Summary

El video explica cómo el sistema de recomendaciones de YouTube ha evolucionado de un algoritmo predecible a una red neuronal que aprende continuamente a partir de la interacción del usuario. A través de ejemplos, el presentador describe cómo estas redes neuronales ajustan las recomendaciones sin reglas fijas, lo que hace difícil predecir qué videos serán recomendados. Este cambio tecnológico ha transformado la forma en que los creadores de contenido interactúan con la plataforma, ya que el sistema ahora es más dinámico y difícil de entender. La explicación hace que el concepto de redes neuronales sea accesible y muestra sus implicaciones tanto para YouTube como para otros campos.

Takeaways

• 😀 YouTube utiliza redes neuronales para recomendar videos, reemplazando el algoritmo anterior basado en reglas fijas.
• 😀 Aproximadamente un tercio de las vistas de un youtuber provienen de recomendaciones de YouTube, lo que demuestra la importancia de este sistema.
• 😀 Muchos creadores intentan entender cómo funciona el sistema de recomendaciones de YouTube para optimizar sus contenidos.
• 😀 La recomendación de videos se basa en un proceso de puntuación en el que se consideran factores como la cantidad de seguidores, la retención de la audiencia y la duración del video.
• 😀 Los creadores pueden verse tentados a manipular el sistema creando contenido más largo para cumplir con los criterios de YouTube, como la duración de los videos.
• 😀 El ‘Algoritmo de YouTube’ ya no existe como tal; en su lugar, YouTube usa redes neuronales que aprenden de manera continua.
• 😀 Las redes neuronales están formadas por ‘neuronas’ que reciben y modifican números a través de un proceso de adición y modificación, como un cálculo de raíz cuadrada.
• 😀 La red neuronal aprende sin la intervención humana directa, ajustando sus parámetros mediante ejemplos de datos.
• 😀 No hay reglas preestablecidas en las redes neuronales; la máquina aprende a realizar tareas específicas sin seguir un algoritmo rígido.
• 😀 YouTube no tiene control total sobre cómo las redes neuronales toman decisiones; sólo alimentan la red con datos y ajustan comportamientos según sea necesario.
• 😀 El sistema de recomendaciones de YouTube sigue evolucionando, y su efectividad puede cambiar de manera inesperada, lo que afecta a los creadores de contenido.

Q & A

¿Cómo funciona el sistema de recomendaciones de YouTube según el guion?

El sistema de recomendaciones de YouTube ha evolucionado de un algoritmo basado en reglas fijas a uno que utiliza redes neuronales. Estas redes aprenden de los datos en tiempo real, sin seguir un conjunto predefinido de reglas. En lugar de usar preguntas y puntuaciones específicas, el sistema adapta sus recomendaciones basándose en el comportamiento del usuario y en características del video.

¿Qué tipo de preguntas se usaban en el antiguo algoritmo de YouTube?

El antiguo algoritmo de YouTube se basaba en preguntas como: '¿Qué canal tiene más seguidores?', '¿Qué canal retiene mejor a su audiencia?', '¿Es el género y la edad del público similar?', entre otras. Estas preguntas asignaban puntos a los videos según sus características, lo que influía en las recomendaciones.

¿Qué son las redes neuronales y cómo se utilizan en YouTube?

Las redes neuronales son sistemas que aprenden a realizar tareas complejas sin seguir reglas estrictas. En YouTube, estas redes procesan enormes cantidades de datos (como interacciones de los usuarios con los videos) y aprenden a hacer recomendaciones personalizadas basándose en patrones emergentes, sin que los ingenieros de YouTube programen reglas específicas.

¿Por qué el sistema de recomendaciones de YouTube ya no sigue un conjunto fijo de reglas?

El sistema ya no sigue un conjunto fijo de reglas porque YouTube ha adoptado redes neuronales que aprenden constantemente de los datos que reciben. Esto permite que el sistema evolucione de forma continua y se adapte mejor a las preferencias de los usuarios, lo que hace innecesario seguir reglas predefinidas.

¿Cómo funciona el proceso de aprendizaje de las redes neuronales?

Las redes neuronales aprenden mediante la exposición a ejemplos. Por ejemplo, al mostrarle ejemplos de raíces cuadradas, la red ajusta sus conexiones internas para calcular correctamente cualquier raíz cuadrada. De manera similar, YouTube ajusta las conexiones de su red neuronal basándose en los datos de interacción con los videos, mejorando sus recomendaciones con el tiempo.

¿Cuántas redes neuronales utiliza YouTube para sus recomendaciones y qué hacen?

YouTube utiliza dos redes neuronales. La primera selecciona un conjunto de videos candidatos entre los millones de videos disponibles, mientras que la segunda evalúa y clasifica esos videos, generando una lista de los mejores recomendados para cada usuario.

¿Por qué la recomendación de videos de YouTube es un proceso tan complejo?

El proceso es complejo porque YouTube maneja una cantidad masiva de datos de millones de usuarios y videos. Las redes neuronales deben considerar muchos factores (como preferencias individuales, historial de visualización, características del video, etc.) y adaptarse constantemente a nuevas interacciones, lo que requiere sistemas muy avanzados y en constante evolución.

¿Qué implicaciones tiene para los creadores de contenido el uso de redes neuronales en las recomendaciones?

Para los creadores de contenido, el cambio a redes neuronales significa que no pueden predecir ni manipular fácilmente qué videos serán recomendados. En lugar de seguir reglas fijas, ahora deben centrarse en crear contenido que mantenga a los usuarios interesados, ya que las redes aprenden de los comportamientos reales de los usuarios.

¿Qué analogía utiliza el guion para explicar el funcionamiento de una red neuronal?

El guion compara una red neuronal con una licuadora. En lugar de seguir una receta estricta, la red neuronal ajusta las 'ruedas pequeñas' (conexiones internas) para combinar los datos de manera que el resultado final sea el más adecuado, como una licuadora que mezcla los ingredientes para hacer un pastel sin seguir una receta específica.

¿Qué sucede con el sistema de recomendaciones si las redes neuronales de YouTube aún no han alcanzado su funcionamiento óptimo?

Si las redes neuronales de YouTube no han alcanzado su óptimo funcionamiento, es posible que el sistema siga evolucionando y haciendo ajustes. Esto podría generar cambios repentinos en las recomendaciones, lo que puede afectar negativamente el rendimiento de algunos creadores de contenido hasta que el sistema se estabilice.