A HP Social Computing Lab elnevezésű csoportja Gloe néven olyan, egyelőre proof of concept, azaz működést demonstráló fázisban lévő megoldást fejlesztett, amely a földrajzi pozíciót állítja a középpontba, és ehhez kötődően gyűjt minél több és releváns információt.
Képzeljük el a szituációt, hogy turistaként bolyongunk egy ismeretlen városban, és egy számunkra ismeretlen, impozáns köztéri szoborra bukkanunk. Okostelefonunk adatai alapján a Gloe kapásból fújja, mit lehet és érdemes tudni a műalkotásról. Ugyanezt hagyományos keresési metódussal valószínűleg nagyon hosszú és frusztrációtól sem mentes próbálkozással tudnánk csak meg.
Wikipediától a haverokig | A Gloe kiindulásként a Wikipedia, a különböző kép- és más, speciális tematikájú megosztóoldalak (például étterem- és szálláskeresők) információit rendeli valóságban létező helyekhez, de ezt az alapkészletet a felhasználók ajánlásai gazdagíthatják. Az, hogy egy adott területre milyen találatok kerülnek előre, szintén a közösségtől függ, hiszen szavazataikkal feljebb tornázhatják az általuk fontosnak, érdekesnek ítélt információkat, cikkeket, egyéb tartalmakat.
Az eligazodást az információtengerben a címkefelhő segíthet könnyebbé tenni, valamint lehetőség van Facebook-adataink integrációjára is. Így egy kattintással ismeretségi körünk ajánlataira szűkíthetjük a tartalmakat. Ennek teljes kiaknázásához persze nem árt, ha előbb a szolgáltatás kiforrott állapotba kerül, és a felhasználóknak hasznos, külső fejlesztők által készített alkalmazásoknak köszönhetően széles körben elterjed.
Ebből még bármi lehet | A HP munkatársai hangsúlyozzák, hogy csak egy konepciótervről van szó. A teljes funkcionalitáshoz még bőven van mit fejleszteni. Ugyanakkor a lehetőség már adott arra, hogy a Gloe alapjain bárki saját applikációt fejlesszen. Nyilván ezen kezdeti próbálkozások döntően befolyásolják majd azt, mivé fog fejlődni a Gloe.
Az alkalmazás már kipróbálható Androidon és Blackberryn, de elérhető asztali és hordozható számítógépekről is.
Az ötlettől az értékteremtésig – egy jól működő adattudományi szervezet alapjai
Miért bukik el annyi adattudományi kezdeményezés már az indulás után? A válasz gyakran nem az algoritmusok összetettségében, hanem az adatok minőségében és kezelésében keresendő. Stabil adatforrások, következetes feature-kezelés és egy jól felépített Feature Store nélkül a gépi tanulás ritkán jut el a valódi üzleti értékteremtésig.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak