提到社交网络，您首先会想到什么？当然是脸书啦！甚至有一部电影叫《社交网络》就证明了这一说法！ 2019 年第二季度每月有 24.1 亿活跃用户，可以肯定地说，Facebook 实际上甚至不是社交网络，而是一种全球现象。显然，机器学习是 Facebook 的一个重要方面。如果不使用机器学习，甚至无法在为 24 亿用户提供最佳服务的同时处理他们！
让我们举个例子。令人难以置信的是，Facebook 如何使用“您可能认识的人”来猜测您在现实生活中可能熟悉的人。而且大多数时候他们是对的！！！嗯，这种神奇的效果是通过使用机器学习算法来实现的，该算法分析您的个人资料、您的兴趣、您当前的朋友以及他们的朋友以及各种其他因素，以计算您可能认识的人。而这只是 Facebook 使用机器学习的一方面！其他方面包括 Facebook 动态消息、面部识别系统、页面上的定向广告等。
所以很明显，Facebook 在所有方面都使用机器学习，并计划进一步增强它。但那个未来世界还差得远呢！现在，让我们看看 Facebook 目前使用机器学习的一些方式，以便我们可以在未来了解其应用的全部范围。
1. 人脸识别
面部识别是 Facebook 机器学习的众多奇迹之一。你在社交媒体上认出你的朋友可能是微不足道的（即使是在厚厚的妆容下！！！）但是 Facebook 是如何管理它的？好吧，如果您在 Facebook 中打开了“标签建议”或“人脸识别” （这意味着您已提供人脸识别权限），那么机器学习系统会分析图像中人脸的像素并创建一个模板基本上是字符串数字。但是这个模板对于每张脸都是独一无二的（有点像面部指纹！），可用于在另一张脸中再次检测该脸并建议一个标签。
那么现在的问题是，在 Facebook 上启用面部识别有什么用？好吧，如果 Facebook 上任何新上传的照片或视频包含您的脸，但您尚未被标记，则面部识别算法可以识别您的模板并向您发送通知。此外，如果其他用户尝试将您的图片上传为他们的 Facebook 个人资料图片（可能是为了更受欢迎！），那么您可以立即收到通知。与其他辅助功能选项结合使用的面部识别还可以通知有视觉障碍的人，如果他们出现在照片或视频中。
2. 文本分析
虽然您可能认为照片是 Facebook 上最重要的（尤其是您的照片！），但文本同样重要。而且脸书上有很多文字！！！为了以正确的方式理解和管理这些文本，Facebook 使用了DeepText ，这是一个基于深度学习的文本引擎，它可以在一秒钟内尽可能准确地理解 20 多种语言的数千个帖子！
但是理解基于语言的文本并不像您想象的那么容易！为了真正理解文本，DeepText 必须理解语法、习语、俚语、语境等很多东西。 例如：如果帖子中有一句话“我爱苹果”，那么作者是指水果吗？还是公司？最有可能是公司（Android 用户除外！）但这实际上取决于上下文，DeepText 必须了解这一点。由于这些复杂性，而且在多种语言中也是如此，DeepText 使用深度学习，因此它比传统的自然语言处理模型更有效地处理标记数据。
3. 定向广告
您是否刚刚在 Myntra 购买了一些很棒的衣服，然后在您的 Facebook 页面上看到了他们的广告？或者您只是喜欢 Lakme 的帖子，然后又神奇地看到了他们的广告？嗯，这个魔法是使用深度神经网络完成的，该网络分析您的年龄、性别、位置、页面喜好、兴趣，甚至您的移动数据，将您分为选定的类别，然后向您展示专门针对这些类别的广告。 Facebook 还与Epsilon、Acxiom、Datalogix、BlueKai等不同的数据收集公司合作，并使用他们的关于您的数据来准确地描述您。
例如，假设从您的在线兴趣、研究领域、购物历史、餐厅选择等收集的数据根据 Facebook 深度神经网络算法将您归类为年轻时尚达人。那么您看到的广告可能会迎合这一类别，以便您获得最有可能点击的最相关和最有用的广告。 （当然是为了让 Facebook 产生更多的收入！）这样一来，Facebook 就希望在与 Google 等其他高科技公司的竞争中保持竞争优势，这些公司也在争取我们的短暂关注！！！
4. 语言翻译
Facebook 与其说是一个社交网站，不如说是一个全球性的痴迷者！世界各地都有人使用 Facebook，但他们中的许多人也不会英语。那么，如果您想使用 Facebook 但只会印地语，该怎么办？从不畏惧！ Facebook 有一个内部翻译器，只需单击“查看翻译”按钮即可将文本从一种语言转换为另一种语言。如果您想知道它如何或多或少地准确翻译，那么 Facebook 翻译器当然使用机器学习！
第一次单击某些文本的“查看翻译”按钮（假设它是 Beyonce 的帖子）向服务器发送翻译请求，然后该翻译由服务器缓存以供其他用户使用（在此示例中，这些用户也需要翻译 Beyonce 的帖子） . Facebook 翻译器通过分析数百万已从一种语言翻译成另一种语言的文档，然后寻找该语言的常见模式和基本词汇来实现这一点。之后，它会根据经过验证的猜测选择最准确的翻译，这些猜测大多是正确的。目前，所有语言每月更新一次，以便机器学习系统在新的俚语和谚语上保持最新状态！
5. 新闻提要
Facebook News Feed是一个最初每个人都讨厌但现在每个人都喜欢的附加功能！！！如果您想知道为什么有些故事在您的 Facebook 新闻提要中显示得更高，而有些甚至没有显示，那么这就是它的工作原理！根据由机器学习算法管理的复杂排名系统，来自您喜欢的朋友、家人或企业的不同照片、视频、文章、链接或更新会显示在您的个人 Facebook 动态消息中。
出现在您的动态消息中的任何内容的排名取决于三个因素。您的朋友、家人、公众人物或与您经常互动的企业将被放在首位。您的 Feed 还根据您喜欢的内容类型（电影、书籍、时尚、视频游戏等）进行了自定义。此外，在 Facebook 上非常受欢迎且拥有大量喜欢、评论和分享的帖子更有可能出现在您的 Facebook 动态消息。