Машинско учење (МЛ) и вештачка интелигенција (АИ) направили су револуцију у индустрији стриминга музике побољшањем корисничког искуства, побољшањем откривања садржаја и омогућавањем персонализованих препоруке. Многе платформе за стриминг музике користе софистициране МЛ алгоритме да анализирају историју слушања корисничких преференција и контекстуалне податке за пружање прилагођених музичких препорука.
Спотифи је једна од водећих светских платформи за стримовање музике, а МЛ и АИ су одиграли кључну улогу у успеху Спотифи-а револуционишући искуство стриминга музике. Са персонализованим препорукама, динамичким листама за репродукцију и алгоритамским курирањем, Спотифи-јеви МЛ алгоритми повећавају задовољство и ангажовање корисника.
Како Спотифи разуме ваш музички укус?
Спотифи-јев систем препорука је сложена мешавина заједничког филтрирања, филтрирања заснованог на садржају и других МЛ/АИ технике.
Спотифи такође користи равнотежу истраживања и експлоатације. Експлоатација даје препоруке засноване на претходним навикама слушања, а истраживање се заснива на неизвесном ангажовању корисника. То је истраживачки алат за сазнање више о томе како људи комуницирају са предложеним садржајем.
Спотифи-јев систем препорука је софистицирана мешавина различитих техника како би се корисницима пружило персонализовано и пријатно искуство слушања.
Разумевање колаборативног филтрирања
Колаборативно филтрирање је метод који користи понашање корисника за препоруке. Ако два корисника имају сличан музички укус, систем може да препоручи песме које је један корисник слушао, а други није.
Колаборативно филтрирање је процес манипулације матрицом, где се број пуштања корисничких песама организује у ретку матрицу. Матрица се трансформише у две матрице, матрицу преференција и матрицу поверења, која показује да ли је корисник слушао песму и колико је систем сигуран у вези са овим преференцијама. Систем затим користи алгоритам да пронађе 'К' најближе векторе песме за сваки вектор корисника, дајући препоруке на основу ових налаза.
Ако сте љубитељ Давида и волите да слушате Визкид. Колаборативно филтрирање узима у обзир овај образац, и ако други корисник воли да слуша Давидо, али није открио Визкид, систем би могао да препоручи Визкид.
Колаборативно филтрирање иде корак даље тако што групише кориснике са сличним музичким интересима. Овај процес, познат као сарадничко филтрирање корисника и корисника, групише кориснике са сличним понашањем или преференцијама.
Други приступ је ставка-ставка колаборативно филтрирање. Уместо груписања сличних корисника, фокусира се на односе између ставки. Ако се многим корисницима свиђају исте песме, систем их идентификује као сличне.
Ограничења колаборативног филтрирања
Колаборативно филтрирање је револуционисало начин на који откривамо нови садржај, али има ограничења. Метода се бори са проблемом „хладног почетка“, где је давање тачних препорука за нове кориснике или артикле без историјских података изазовно.
Колаборативно филтрирање такође пати од пристрасности у популарности, често препоручује популарне артикле док занемарује мање познате драгуље.
Упркос овим изазовима, колаборативно филтрирање остаје камен темељац модерних система препорука. Његова способност да искористи колективну мудрост корисника и пружи персонализоване препоруке чини га незаменљивим алатом.
Објашњено филтрирање засновано на садржају
Филтрирање засновано на садржају помаже у превазилажењу проблем са хладним стартом. Метода филтрирања заснована на садржају обрађује песму користећи спектрограм за анализу звука. Конволуциона неуронска мрежа (ЦНН) разуме песму, укључујући карактеристике као што су процењени временски потпис, тастер, режим, темпо и гласноћа. Ако нова песма има сличне параметре као омиљене песме корисника, Спотифи би је вероватно препоручио.
Овај процес укључује упоређивање карактеристика сваке песме са карактеристикама песама са којима је комуницирао корисник. Што су карактеристике сличније, већа је вероватноћа да ће песма бити препоручена кориснику.
Спотифи прилагођава ове препоруке јединственом музичком укусу корисника, пружајући прилагођено искуство слушања. Било да сте љубитељ брзих рок песама у е-молу или спорих, мелодичних поп песама са интензивном употребом клавира, филтрирање засновано на садржају осигурава да ћете открити нову музику која одјекује вама.
Регионална релевантност: Анализа стихова и постова на блогу
Музика је универзални језик који превазилази границе, културе и време. Ипак, испод њене универзалне привлачности крије се богата таписерија регионалних утицаја замршено утканих у ткиво сваке песме.
Свака песма има јединствен печат културе и краја из којег потиче. Од живахних ритмова Латинске Америке до задивљујућих мелодија Блиског истока, музика одражава вредности, традиције и искуства њених стваралаца и слушалаца. Да бисте истински схватили суштину песме, морате уронити у културни миље који инспирише њено стварање.
Анализирајући историјску, друштвену и географску позадину песме, разумемо њено значење. Било да је у питању прослава љубави у боливудској балади или ритмичко приповедање у афричким народним песмама, сваки музички драгуљ налази своје корене у културном наслеђу свог порекла. Прихватање овог знања омогућава нам да се повежемо са музиком на дубљем нивоу и ценимо њену лепоту у ширем глобалном контексту.
Спотифи користи регионалну релевантност како би корисницима пружио персонализованије искуство. Спотифи користи обрада природног језика (НЛП) да анализира новинске чланке, блогове и онлајн рецензије да састави листу најчешће коришћених дескриптора за одређену песму или извођача. Ови дескриптори „културних вектора“ проналазе заједничке карактеристике између уметника, песама и корисничких преференција.
Проблеми са откривањем музике помоћу вештачке интелигенције
Интеграција АИ у откривање музике има доста изазова.
Претерано ослањање на корисничке податке и персонализацију
Системи музичких препорука вођени вештачком интелигенцијом у великој мери се ослањају на корисничке податке да би направили персонализоване листе песама. Спотифи-ов алгоритам анализира вашу историју слушања, омиљене жанрове и доба дана када слушате музику.
Иако овај ниво персонализације побољшава корисничко искуство, он такође представља значајан изазов. Претерано ослањање на корисничке податке може довести до ефекта ехо коморе, где систем препоручује само музику сличну оној коју сте већ слушали, ограничавајући излагање новим жанровима и уметницима.
Препрека откривања нове и разноврсне музике
Откривање нове и разноврсне музике је сложен задатак за АИ. Алгоритам мора успоставити деликатну равнотежу између песама у зони удобности корисника и упознавања са непознатим жанровима или уметницима. Више првих може учинити препоруке разноврснијима, док превише других може отуђити корисника.
Овај изазов је додатно отежан огромном и разноликом музичком библиотеком којом се Спотифи може похвалити, што отежава АИ да се креће и препоручује из тако широког спектра музике.
Спотифи-јеви предлози нису увек тачни
Листе за репродукцију су једна од кључних компоненти Спотифи-ја и занимљиво је разумети како АИ и МЛ технике обликују музику коју чујемо. Али сваки корисник Спотифи-а ће знати да чак и са вештачком интелигенцијом која спаја ваш музички идентитет, и даље може да изазове апсолутни звекет који се одмах блокира.
