Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) způsobily revoluci v odvětví streamování hudby vylepšením uživatelské zkušenosti, zlepšením zjišťování obsahu a umožněním personalizace doporučení. Mnoho platforem pro streamování hudby používá sofistikované algoritmy ML k analýze historie poslechu uživatelů a kontextová data k poskytování přizpůsobených hudebních doporučení.
Spotify je jednou z předních světových platforem pro streamování hudby a ML a AI sehrály zásadní roli v úspěchu Spotify tím, že způsobily revoluci v oblasti streamování hudby. Díky personalizovaným doporučením, dynamickým seznamům skladeb a správě algoritmů zvyšují algoritmy ML Spotify spokojenost a zapojení uživatelů.
Jak Spotify rozumí vašemu hudebnímu vkusu?
Systém doporučení Spotify je komplexní směs kolaborativního filtrování, filtrování založeného na obsahu a dalších ML/AI techniky.
Spotify také využívá rovnováhu mezi průzkumem a využíváním. Exploitation poskytuje doporučení na základě předchozích návyků naslouchání a průzkum je založen na nejistém zapojení uživatelů. Je to výzkumný nástroj, který vám umožní dozvědět se více o tom, jak lidé interagují s navrhovaným obsahem.
Systém doporučení Spotify je sofistikovanou směsí různých technik, které uživatelům poskytují personalizovaný a příjemný zážitek z poslechu.
Pochopení kolaborativního filtrování
Kolaborativní filtrování je metoda, která využívá chování uživatelů pro doporučení. Pokud mají dva uživatelé podobný hudební vkus, systém může doporučit skladby, které jeden uživatel poslouchal, ale druhý ne.
Kolaborativní filtrování je proces manipulace s maticí, kde jsou počty přehrání skladeb uživatelem organizovány do řídké matice. Matice je transformována do dvou matic, matice preferencí a matice spolehlivosti, která ukazuje, zda uživatel poslouchal skladbu a jak si je systém touto preferencí jistý. Systém poté pomocí algoritmu najde 'K' nejbližších vektorů skladeb pro každý uživatelský vektor a na základě těchto zjištění vytvoří doporučení.
Pokud jste fanouškem Davida a rádi posloucháte Wizkid. Kolaborativní filtrování bere na vědomí tento vzor, a pokud jiný uživatel rád poslouchá Davido, ale neobjevil Wizkida, systém může doporučit Wizkid.
Kolaborativní filtrování jde o krok dále tím, že seskupuje uživatele s podobnými hudebními zájmy. Tento proces, známý jako filtrování na základě spolupráce mezi uživatelem a uživatelem, seskupuje uživatele s podobným chováním nebo preferencemi.
Jiný přístup je společné filtrování položky-položky. Místo shlukování podobných uživatelů se zaměřuje na vztahy mezi položkami. Pokud se mnoha uživatelům líbí stejné skladby, systém je identifikuje jako podobné.
Omezení kolaborativního filtrování
Kolaborativní filtrování způsobilo revoluci ve způsobu, jakým objevujeme nový obsah, ale má svá omezení. Metoda se potýká s problémem „studeného startu“, kdy je vytváření přesných doporučení pro nové uživatele nebo položky bez historických dat náročné.
Kolaborativní filtrování také trpí zkreslením popularity, často doporučuje oblíbené položky a přehlíží méně známé drahokamy.
Navzdory těmto výzvám zůstává kolaborativní filtrování základním kamenem moderních systémů doporučení. Jeho schopnost využít kolektivní moudrost uživatelů a poskytovat personalizovaná doporučení z něj činí nepostradatelný nástroj.
Vysvětlení filtrování na základě obsahu
Filtrování založené na obsahu pomáhá překonat problém se studeným startem. Metoda filtrování založená na obsahu zpracovává skladbu pomocí spektrogramu k analýze zvuku. Konvoluční neuronová síť (CNN) rozumí skladbě, včetně charakteristik, jako je odhadovaný takt, tónina, režim, tempo a hlasitost. Pokud má nová skladba podobné parametry jako oblíbené skladby uživatele, Spotify by ji pravděpodobně doporučil.
Tento proces zahrnuje porovnávání funkcí každé skladby s funkcemi skladeb, s nimiž uživatel komunikuje. Čím jsou vlastnosti podobnější, tím vyšší je pravděpodobnost, že bude skladba uživateli doporučena.
Spotify přizpůsobuje tato doporučení jedinečnému hudebnímu vkusu uživatele a poskytuje mu vlastní zážitek z poslechu. Ať už jste fanouškem rychlých rockových písní v tónině e moll nebo pomalých, melodických popových písní s intenzivním používáním klavíru, filtrování obsahu zajišťuje, že objevíte novou hudbu, která s vámi rezonuje.
Regionální význam: Analýza textů a blogových příspěvků
Hudba je univerzální jazyk, který překračuje hranice, kultury a čas. Pod jeho univerzální přitažlivostí se však skrývá bohatá tapisérie regionálních vlivů, která je složitě vetkaná do látky každé písně.
Každá píseň má jedinečný otisk kultury a regionu, ze kterého pochází. Od živých rytmů Latinské Ameriky po strašidelné melodie Blízkého východu, hudba odráží hodnoty, tradice a zkušenosti svých tvůrců a posluchačů. Abyste skutečně pochopili podstatu písně, musíte se ponořit do kulturního prostředí inspirujícího její tvorbu.
Analýzou historického, sociálního a geografického pozadí písně pochopíme její význam. Ať už jde o oslavu lásky v bollywoodské baladě nebo o rytmické vyprávění v afrických lidových písních, každý hudební klenot nachází své kořeny v kulturním dědictví svého původu. Přijetí těchto znalostí nám umožňuje spojit se s hudbou na hlubší úrovni a ocenit její krásu v širším globálním kontextu.
Spotify využívá regionální relevanci k poskytování personalizovanějšího zážitku pro uživatele. Spotify používá zpracování přirozeného jazyka (NLP) analyzovat zpravodajské články, blogy a online recenze a sestavit seznam nejčastěji používaných deskriptorů pro konkrétní skladbu nebo interpreta. Tyto deskriptory „kulturních vektorů“ nacházejí společné rysy mezi umělci, skladbami a preferencemi uživatelů.
Problémy s objevováním hudby pomocí AI
Integrace umělé inteligence do objevování hudby s sebou nese značnou část výzev.
Přílišné spoléhání na uživatelská data a personalizaci
Systémy doporučování hudby řízené umělou inteligencí silně spoléhají na uživatelská data při vytváření personalizovaných seznamů skladeb. Algoritmus Spotify analyzuje vaši historii poslechu, oblíbené žánry a denní dobu, kdy hudbu posloucháte.
I když tato úroveň personalizace zlepšuje uživatelský zážitek, představuje také významnou výzvu. Přílišné spoléhání se na uživatelská data může vést k echo komornímu efektu, kdy systém doporučuje pouze hudbu podobnou té, kterou jste již poslouchali, což omezuje vystavení novým žánrům a umělcům.
Překážka objevování nové a rozmanité hudby
Objevování nové a rozmanité hudby je pro umělou inteligenci složitým úkolem. Algoritmus musí najít křehkou rovnováhu mezi skladbami v komfortní zóně uživatele a představit je neznámým žánrům nebo interpretům. Větší počet prvních může učinit doporučení pestřejšími, zatímco příliš mnoho druhého může uživatele odcizovat.
Tato výzva je dále umocněna rozsáhlou a rozmanitou hudební knihovnou, kterou se Spotify může pochlubit, a proto je pro AI obtížné procházet a doporučovat z tak široké škály hudby.
Návrhy Spotify nejsou vždy přesné
Playlisty jsou jednou ze základních součástí Spotify a je zajímavé pochopit, jak techniky AI a ML utvářejí hudbu, kterou slyšíme. Ale každý uživatel Spotify bude vědět, že i když umělá inteligence spojí vaši hudební identitu, stále může vyvolat absolutní hluk, který se okamžitě zablokuje.
