Strojové učenie (ML) a umelá inteligencia (AI) spôsobili revolúciu v odvetví streamovania hudby zlepšením používateľskej skúsenosti, zlepšením objavovania obsahu a umožnením prispôsobenia odporúčania. Mnoho platforiem na streamovanie hudby používa sofistikované algoritmy ML na analýzu histórie počúvania preferencií používateľov a kontextové údaje na poskytovanie prispôsobených odporúčaní hudby.
Spotify je jednou z popredných svetových platforiem na streamovanie hudby a ML a AI zohrali kľúčovú úlohu v úspechu Spotify tým, že spôsobili revolúciu v streamovaní hudby. S prispôsobenými odporúčaniami, dynamickými zoznamami skladieb a algoritmickou správou zlepšujú algoritmy ML spoločnosti Spotify spokojnosť a zapojenie používateľov.
Ako Spotify rozumie vášmu hudobnému vkusu?
Systém odporúčaní Spotify je komplexnou zmesou kolaboratívneho filtrovania, filtrovania založeného na obsahu a ďalších ML/AI techniky.
Spotify tiež používa rovnováhu medzi prieskumom a využívaním. Exploitation poskytuje odporúčania na základe predchádzajúcich zvykov počúvania a prieskum je založený na neistom zapojení používateľov. Ide o výskumný nástroj, pomocou ktorého sa dozviete viac o tom, ako ľudia interagujú s navrhovaným obsahom.
Systém odporúčaní Spotify je sofistikovanou zmesou rôznych techník, ktoré používateľom poskytujú personalizovaný a príjemný zážitok z počúvania.
Pochopenie kolaboratívneho filtrovania
Kolaboratívne filtrovanie je metóda, ktorá využíva správanie používateľov na odporúčania. Ak majú dvaja používatelia podobný hudobný vkus, systém môže odporučiť skladby, ktoré jeden používateľ počúval, ale druhý nie.
Kolaboratívne filtrovanie je proces manipulácie s maticou, kde sú počty prehratí skladieb používateľa organizované do riedkej matice. Matica sa transformuje na dve matice, maticu preferencií a maticu spoľahlivosti, ktoré udávajú, či používateľ počúval skladbu a nakoľko si je systém touto preferenciou istý. Systém potom použije algoritmus na nájdenie „K“ najbližších vektorov skladieb pre každý užívateľský vektor a na základe týchto zistení vytvorí odporúčania.
Ak ste fanúšikom Davida a radi počúvate Wizkid. Kolaboratívne filtrovanie berie na vedomie tento vzor a ak iný používateľ rád počúva Davida, ale neobjavil Wizkida, systém môže odporučiť Wizkida.
Kolaboratívne filtrovanie ide o krok ďalej tým, že zoskupuje používateľov s podobnými hudobnými záujmami. Tento proces, známy ako filtrovanie na základe spolupráce medzi používateľmi a používateľmi, zoskupuje používateľov s podobným správaním alebo preferenciami.
Ďalší prístup je spoločné filtrovanie položky-položky. Namiesto zoskupovania podobných používateľov sa zameriava na vzťahy medzi položkami. Ak sa mnohým používateľom páčia rovnaké skladby, systém identifikuje skladby ako podobné.
Obmedzenia kolaboratívneho filtrovania
Kolaboratívne filtrovanie spôsobilo revolúciu v tom, ako objavujeme nový obsah, no má svoje obmedzenia. Metóda zápasí s problémom „studeného štartu“, kde je náročné robiť presné odporúčania pre nových používateľov alebo položky bez historických údajov.
Spoločné filtrovanie tiež trpí skreslením popularity, často odporúča obľúbené položky a zároveň prehliada menej známe drahokamy.
Napriek týmto výzvam zostáva spoločné filtrovanie základným kameňom moderných systémov odporúčaní. Jeho schopnosť využiť kolektívnu múdrosť používateľov a poskytovať personalizované odporúčania z neho robí nepostrádateľný nástroj.
Vysvetlenie filtrovania založeného na obsahu
Filtrovanie založené na obsahu pomáha prekonať problém so studeným štartom. Metóda filtrovania založená na obsahu spracováva skladbu pomocou spektrogramu na analýzu zvuku. Konvolučná neurónová sieť (CNN) rozumie skladbe vrátane charakteristík, ako je odhadovaný takt, tónina, režim, tempo a hlasitosť. Ak má nová skladba podobné parametre ako obľúbené skladby používateľa, Spotify by ju pravdepodobne odporučil.
Tento proces zahŕňa porovnanie funkcií každej skladby s funkciami skladieb, s ktorými používateľ interaguje. Čím sú vlastnosti podobné, tým vyššia je pravdepodobnosť, že skladbu odporučí používateľovi.
Spotify prispôsobuje tieto odporúčania jedinečnému hudobnému vkusu používateľa a poskytuje mu vlastný zážitok z počúvania. Či už ste fanúšikom rýchlych rockových skladieb v tónine e mol alebo pomalých, melodických popových skladieb s intenzívnym používaním klavíra, filtrovanie obsahu zaisťuje, že objavíte novú hudbu, ktorá s vami zarezonuje.
Regionálny význam: Analýza textov a blogových príspevkov
Hudba je univerzálny jazyk, ktorý presahuje hranice, kultúry a čas. Pod jej univerzálnou príťažlivosťou sa však skrýva bohatá tapiséria regionálnych vplyvov, ktoré sú zložito votkané do tkaniva každej piesne.
Každá pieseň má jedinečný odtlačok kultúry a regiónu, z ktorého pochádza. Od živých rytmov Latinskej Ameriky až po strašidelné melódie Blízkeho východu, hudba odráža hodnoty, tradície a skúsenosti svojich tvorcov a poslucháčov. Aby ste skutočne pochopili podstatu piesne, musíte sa ponoriť do kultúrneho prostredia inšpirujúceho jej tvorbu.
Analýzou historického, sociálneho a geografického pozadia piesne pochopíme jej význam. Či už je to oslava lásky v bollywoodskej balade alebo rytmické rozprávanie v afrických ľudových piesňach, každý hudobný skvost nachádza svoje korene v kultúrnom dedičstve svojho pôvodu. Prijatie tohto poznania nám umožňuje spojiť sa s hudbou na hlbšej úrovni a oceniť jej krásu v širšom globálnom kontexte.
Spotify využíva regionálnu relevanciu na poskytovanie prispôsobenejšieho zážitku pre používateľov. Spotify používa spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) na analýzu spravodajských článkov, blogov a online recenzií s cieľom zostaviť zoznam najčastejšie používaných deskriptorov pre konkrétnu skladbu alebo interpreta. Tieto deskriptory „kultúrnych vektorov“ nachádzajú spoločné znaky medzi umelcami, skladbami a používateľskými preferenciami.
Problémy s objavovaním hudby pomocou AI
Integrácia umelej inteligencie do objavovania hudby má pomerne veľa výziev.
Prílišné spoliehanie sa na používateľské údaje a prispôsobenie
Systémy odporúčaní hudby založené na AI sa pri zostavovaní personalizovaných zoznamov skladieb vo veľkej miere spoliehajú na údaje používateľov. Algoritmus Spotify analyzuje vašu históriu počúvania, obľúbené žánre a dennú dobu, kedy počúvate hudbu.
Aj keď táto úroveň prispôsobenia zlepšuje používateľskú skúsenosť, predstavuje aj značnú výzvu. Prílišné spoliehanie sa na používateľské údaje môže viesť k efektu ozveny, kedy systém odporúča iba hudbu podobnú tej, ktorú ste už počúvali, čím sa obmedzí vystavenie novým žánrom a interpretom.
Prekážka objavovania novej a rozmanitej hudby
Objavovanie novej a rozmanitej hudby je pre AI komplexnou úlohou. Algoritmus musí nájsť jemnú rovnováhu medzi skladbami v zóne pohodlia používateľa a predstaviť ich neznámym žánrom alebo interpretom. Väčšie množstvo môže urobiť odporúčania pestrejšie, zatiaľ čo príliš veľa druhého môže používateľa odcudziť.
Túto výzvu ešte znásobuje rozsiahla a rôznorodá hudobná knižnica, ktorou sa Spotify môže pochváliť, čo sťažuje AI navigáciu a odporúčanie z tak širokej škály hudby.
Návrhy Spotify nie sú vždy presné
Zoznamy skladieb sú jednou zo základných súčastí Spotify a je zaujímavé pochopiť, ako techniky AI a ML formujú hudbu, ktorú počujeme. Každý používateľ Spotify však bude vedieť, že aj keď umelá inteligencia spojí vašu hudobnú identitu, stále môže vyvolať absolútny hluk, ktorý sa okamžite zablokuje.
