Платформа Facebook прекрасно различает связанные друг с другом активы. Алгоритмы используют собранную информацию для выработки доверия или недоверия к учетной записи пользователя. При обнаружении наличия связанных с профилем нескольких аккаунтов траст пользователя снижается до такой степени, что получает блокировку, даже если он на них так ничего и не запустит. Арбитражники знают об этом, но никто серьезным исследованием данного факта пока еще не занимался.
Как обучаются и предоставляют данные алгоритмы Facebook
Алгоритмы Facebook продолжают эволюционировать и совершенствоваться в распознавании огромных объемов пользовательской информации. Однако, этот процесс происходит постепенно. Сначала они научились различать текстовые записи на изображениях, затем начали распознавать аудиозаписи, блокируя музыку, которая была защищена авторским правом. Позже были созданы алгоритмы, которые легко стали распознавать контент на изображениях, а затем - технология по определению лиц. В настоящее время разработчики активно работают над обучением системы распознавать документы, что приводит к запрету на рекламную деятельность некоторых аккаунтов и необходимости прохождения верификации бизнесом.
Обучение алгоритмов - сложный процесс, который включает в себя поиск нужной информации в массиве данных, обработку и отбор нужной информации, а также передачу ее другим алгоритмам. Для обучения бота ему необходимо иметь "представление данных", которое включает в себя множество многофункциональных приложений. Эти приложения совместно работают над развитием искусственного интеллекта. Одно из таких приложений - Sparsity (Разреженность).
С помощью разреженного представления алгоритмы стремятся сделать как можно больше признаков незначительными и затем выделить самые значимые, определяющие вероятность, из всех потенциальных факторов наблюдения. Существующие разреженные модели изучения огромных объемов данных (включая рекламу) выделяют 42 наиболее значимых модели, которые затем исследуются на большом числе имеющихся аккаунтов. Facebook использует эту схему для борьбы с мошенниками.
Модель Relaxedsparsemodel
Facebook AI использует сегодня модели разреженного представления для бана аккаунтов по Policy.
Например, если несколько учетных записей используют одну и ту же кредитную карту, то блокировка одного аккаунта приводит к бану всех остальных.
Кроме того, открытие личных кабинетов от одного IP-адреса может привести к блокировке, поэтому каждый раз нужно менять IP-адрес.
Дополнительные профили также необходимо назвать по-разному, чтобы избежать блокировки.
Копилка нарушений постепенно наполняется, поэтому даже незначительные триггеры, например, AD ACCOUNT PAYMENT METHODS и AD ACCOUNT COUNTRY, могут стать причиной блокировки.
Нельзя пачками регистрировать и доменные имена, их лучше регистрировать как «private person».
Кроме того, алгоритмы ФБ проверяют все ссылки на лендингах и при обнаружении совпадений, все они связываются друг с другом.
