Strojno učenje (ML) in umetna inteligenca (AI) sta revolucionirala industrijo pretakanja glasbe z izboljšanjem uporabniške izkušnje, izboljšanjem odkrivanja vsebine in omogočanjem prilagojenih priporočila. Številne platforme za pretakanje glasbe uporabljajo sofisticirane algoritme ML za analizo zgodovine poslušanja uporabniških nastavitev in kontekstualne podatke za zagotavljanje prilagojenih glasbenih priporočil.
Spotify je ena izmed vodilnih svetovnih platform za pretakanje glasbe, ML in AI pa sta odigrala ključno vlogo pri uspehu Spotifyja, saj sta revolucionirala izkušnjo pretakanja glasbe. S prilagojenimi priporočili, dinamičnimi seznami predvajanja in algoritemskim urejanjem Spotifyjevi algoritmi ML povečujejo zadovoljstvo in sodelovanje uporabnikov.
Kako Spotify razume vaš glasbeni okus?
Spotifyjev sistem priporočil je zapletena mešanica sodelovalnega filtriranja, filtriranja na podlagi vsebine in drugih tehnike ML/AI.
Spotify prav tako uporablja ravnotežje med raziskovanjem in izkoriščanjem. Izkoriščanje daje priporočila na podlagi prejšnjih poslušalskih navad, raziskovanje pa temelji na negotovi angažiranosti uporabnikov. Je raziskovalno orodje, s katerim izvemo več o interakciji ljudi s predlagano vsebino.
Spotifyjev sistem priporočil je prefinjena mešanica različnih tehnik, ki uporabnikom zagotavlja prilagojeno in prijetno izkušnjo poslušanja.
Razumevanje sodelovalnega filtriranja
Sodelovalno filtriranje je metoda, ki za priporočila uporablja vedenje uporabnikov. Če imata dva uporabnika podoben glasbeni okus, lahko sistem priporoči pesmi, ki jih je eden poslušal, drugi pa ne.
Sodelovalno filtriranje je postopek manipulacije z matriko, kjer je štetje predvajanja uporabniških pesmi organizirano v redko matriko. Matrika se pretvori v dve matriki, matriko preferenc in matriko zaupanja, ki kaže, ali je uporabnik poslušal pesem in kako prepričan je sistem glede te preference. Sistem nato uporabi algoritem za iskanje 'K' najbližjih vektorjev skladb za vsak uporabniški vektor in pripravi priporočila na podlagi teh ugotovitev.
Če ste oboževalec Davida in radi poslušate Wizkid. Sodelovalno filtriranje upošteva ta vzorec in če drug uporabnik rad posluša Davida, vendar še ni odkril Wizkida, lahko sistem priporoči Wizkid.
Sodelovalno filtriranje gre še korak dlje z združevanjem uporabnikov s podobnimi glasbenimi interesi. Ta postopek, znan kot sodelovalno filtriranje uporabnik-uporabnik, združuje uporabnike s podobnim vedenjem ali preferencami.
Drug pristop je sodelovalno filtriranje po postavkah. Namesto združevanja podobnih uporabnikov se osredotoča na razmerja med elementi. Če so enake pesmi všeč več uporabnikom, jih sistem prepozna kot podobne.
Omejitve sodelovalnega filtriranja
Sodelovalno filtriranje je spremenilo način odkrivanja nove vsebine, vendar ima omejitve. Metoda se spopada s problemom "hladnega zagona", kjer je dajanje natančnih priporočil za nove uporabnike ali elemente brez preteklih podatkov izziv.
Sodelovalno filtriranje trpi tudi zaradi pristranskosti glede priljubljenosti, saj pogosto priporoča priljubljene predmete, spregleda pa manj znane dragulje.
Kljub tem izzivom ostaja sodelovalno filtriranje temelj sodobnih sistemov priporočil. Zaradi svoje zmožnosti izkoriščanja kolektivne modrosti uporabnikov in zagotavljanja prilagojenih priporočil je nepogrešljivo orodje.
Razloženo filtriranje na podlagi vsebine
Filtriranje na podlagi vsebine pomaga premagati problem s hladnim zagonom. Metoda filtriranja na podlagi vsebine obdela pesem s pomočjo spektrograma za analizo zvoka. Konvolucijska nevronska mreža (CNN) razume pesem, vključno z značilnostmi, kot so ocenjeni takt, tonaliteta, način, tempo in glasnost. Če ima nova pesem podobne parametre kot uporabnikove priljubljene pesmi, bi jo Spotify verjetno priporočil.
Ta postopek vključuje primerjavo funkcij vsake pesmi s funkcijami pesmi, s katerimi uporabnik komunicira. Bolj kot so lastnosti podobne, večja je verjetnost, da bo skladba priporočena uporabniku.
Spotify ta priporočila prilagodi edinstvenemu glasbenemu okusu uporabnika in tako zagotovi izkušnjo poslušanja po meri. Ne glede na to, ali ste ljubitelj hitrih rock skladb v e-molu ali počasnih, melodičnih pop skladb z močno uporabo klavirja, filtriranje na podlagi vsebine zagotavlja, da boste odkrili novo glasbo, ki vam bo odmevala.
Regionalna ustreznost: Analiza besedil in objav v spletnih dnevnikih
Glasba je univerzalni jezik, ki presega meje, kulture in čas. Vendar pa se pod njeno univerzalno privlačnostjo skriva bogata tapiserija regionalnih vplivov, ki so zapleteno vtkana v tkivo vsake pesmi.
Vsaka pesem ima edinstven pečat kulture in regije, iz katere izvira. Od živahnih ritmov Latinske Amerike do srhljivih melodij Bližnjega vzhoda, glasba odraža vrednote, tradicije in izkušnje svojih ustvarjalcev in poslušalcev. Če želite resnično dojeti bistvo pesmi, se morate poglobiti v kulturno okolje, ki je navdihnilo njeno ustvarjanje.
Z analizo zgodovinskega, socialnega in geografskega ozadja pesmi razumemo njen pomen. Ne glede na to, ali gre za slavljenje ljubezni v bollywoodski baladi ali ritmično pripovedovanje zgodb v afriških ljudskih pesmih, vsak glasbeni dragulj najde svoje korenine v kulturni dediščini svojega izvora. Sprejemanje tega znanja nam omogoča, da se povežemo z glasbo na globlji ravni in cenimo njeno lepoto v širšem globalnem kontekstu.
Spotify uporablja regionalno pomembnost, da uporabnikom zagotovi bolj prilagojeno izkušnjo. Spotify uporablja obdelava naravnega jezika (NLP) za analizo člankov z novicami, blogov in spletnih recenzij za sestavljanje seznama najpogosteje uporabljenih deskriptorjev za določeno pesem ali izvajalca. Ti deskriptorji "kulturnih vektorjev" najdejo skupne točke med izvajalci, pesmimi in uporabniškimi preferencami.
Težave z odkrivanjem glasbe z AI
Vključevanje umetne inteligence v odkrivanje glasbe ima precejšen delež izzivov.
Pretirano zanašanje na uporabniške podatke in personalizacijo
Sistemi za priporočanje glasbe, ki jih poganja umetna inteligenca, se močno zanašajo na uporabniške podatke za pripravo prilagojenih seznamov predvajanja. Spotifyjev algoritem analizira vašo zgodovino poslušanja, priljubljene zvrsti in čas v dnevu, ko poslušate glasbo.
Čeprav ta raven personalizacije izboljša uporabniško izkušnjo, predstavlja tudi velik izziv. Pretirano zanašanje na uporabniške podatke lahko privede do učinka odmevne komore, kjer sistem priporoča le glasbo, ki je podobna tisti, ki ste jo že poslušali, kar omejuje izpostavljenost novim žanrom in izvajalcem.
Ovira pri odkrivanju nove in raznolike glasbe
Odkrivanje nove in raznolike glasbe je kompleksna naloga za AI. Algoritem mora vzpostaviti občutljivo ravnovesje med skladbami znotraj cone udobja uporabnika in predstavitvijo neznanih žanrov ali izvajalcev. Več prvega lahko naredi priporočila bolj pestra, preveč drugega pa lahko uporabnika odtuji.
Ta izziv dodatno otežuje obsežna in raznolika glasbena knjižnica, s katero se ponaša Spotify, kar otežuje umetni inteligenci krmarjenje in priporočanje iz tako širokega nabora glasbe.
Spotifyjevi predlogi niso vedno točni
Seznami predvajanja so ena od osrednjih komponent Spotifyja in zanimivo je razumeti, kako tehnike AI in ML oblikujejo glasbo, ki jo slišimo. Toda vsak uporabnik Spotifyja bo vedel, da lahko tudi z umetno inteligenco, ki sestavi vašo glasbeno identiteto, še vedno sproži absolutni zvok, ki se takoj blokira.
