Strojno učenje (ML) i umjetna inteligencija (AI) napravili su revoluciju u industriji streaminga glazbe poboljšanjem korisničkog iskustva, poboljšanjem otkrivanja sadržaja i omogućavanjem personaliziranih preporuke. Mnoge platforme za strujanje glazbe koriste sofisticirane ML algoritme za analizu povijesti slušanja korisničkih preferencija i kontekstualne podatke za pružanje prilagođenih glazbenih preporuka.
Spotify je jedna od vodećih svjetskih platformi za streaming glazbe, a ML i AI odigrali su ključnu ulogu u uspjehu Spotifyja revolucionirajući iskustvo streaminga glazbe. S personaliziranim preporukama, dinamičkim popisima za reprodukciju i algoritamskim odabirom, Spotifyjevi ML algoritmi povećavaju zadovoljstvo i angažman korisnika.
Kako Spotify razumije vaš glazbeni ukus?
Spotifyjev sustav preporuka složena je mješavina kolaborativnog filtriranja, filtriranja temeljenog na sadržaju i drugih ML/AI tehnike.
Spotify također koristi ravnotežu istraživanja i iskorištavanja. Iskorištavanje daje preporuke na temelju prethodnih navika slušanja, a istraživanje se temelji na neizvjesnom angažmanu korisnika. To je istraživački alat za saznavanje više o tome kako ljudi stupaju u interakciju s predloženim sadržajem.
Spotifyjev sustav preporuka sofisticirana je mješavina raznih tehnika koje korisnicima pružaju personalizirano i ugodno iskustvo slušanja.
Razumijevanje kolaborativnog filtriranja
Suradničko filtriranje je metoda koja koristi ponašanje korisnika za preporuke. Ako dva korisnika imaju sličan glazbeni ukus, sustav bi mogao preporučiti pjesme koje je jedan korisnik slušao, a drugi nije.
Kolaborativno filtriranje je proces manipulacije matricom, gdje se broj reprodukcije pjesama korisnika organizira u prorijeđenu matricu. Matrica se transformira u dvije matrice, matricu preferencija i matricu povjerenja, koja pokazuje je li korisnik slušao pjesmu i koliko je sustav siguran u tu preferenciju. Sustav zatim koristi algoritam za pronalaženje 'K' najbližih vektora pjesama za svaki korisnički vektor, dajući preporuke na temelju tih nalaza.
Ako ste obožavatelj Davida i volite slušati Wizkid. Suradničko filtriranje bilježi ovaj uzorak, a ako drugi korisnik voli slušati Davido, ali nije otkrio Wizkid, sustav bi mogao preporučiti Wizkid.
Kolaborativno filtriranje ide korak dalje grupiranjem korisnika sa sličnim glazbenim interesima. Ovaj proces, poznat kao suradničko filtriranje korisnik-korisnik, grupira korisnike sa sličnim ponašanjem ili preferencijama.
Drugi pristup je stavka-stavka suradničko filtriranje. Umjesto grupiranja sličnih korisnika, fokusira se na odnose između stavki. Ako se mnogim korisnicima sviđaju iste pjesme, sustav prepoznaje pjesme kao slične.
Ograničenja suradničkog filtriranja
Zajedničko filtriranje revolucioniralo je način na koji otkrivamo novi sadržaj, ali ima ograničenja. Metoda se bori s problemom "hladnog pokretanja", gdje je davanje točnih preporuka za nove korisnike ili stavke bez povijesnih podataka izazovno.
Zajedničko filtriranje također pati od pristranosti prema popularnosti, često preporučujući popularne artikle dok zanemaruje manje poznate dragulje.
Unatoč ovim izazovima, kolaborativno filtriranje ostaje kamen temeljac modernih sustava preporuke. Njegova sposobnost da iskoristi kolektivnu mudrost korisnika i pruži personalizirane preporuke čini ga nezamjenjivim alatom.
Objašnjeno filtriranje temeljeno na sadržaju
Filtriranje temeljeno na sadržaju pomaže u prevladavanju problem hladnog starta. Metoda filtriranja temeljena na sadržaju obrađuje pjesmu pomoću spektrograma za analizu zvuka. Konvolucijska neuronska mreža (CNN) razumije pjesmu, uključujući karakteristike kao što su procijenjeni takt, tonaliteta, način, tempo i glasnoća. Ako nova pjesma ima slične parametre kao omiljene pjesme korisnika, Spotify bi je vjerojatno preporučio.
Ovaj proces uključuje usporedbu značajki svake pjesme sa značajkama pjesama s kojima korisnik komunicira. Što su značajke sličnije, veća je vjerojatnost da će pjesma biti preporučena korisniku.
Spotify kroji ove preporuke jedinstvenom glazbenom ukusu korisnika, pružajući prilagođeno iskustvo slušanja. Bez obzira jeste li obožavatelj brzih rock pjesama u tonalitetu e-mola ili sporih, melodičnih pop pjesama s intenzivnom upotrebom klavira, filtriranje temeljeno na sadržaju osigurava da ćete otkriti novu glazbu koja rezonira s vama.
Regionalna relevantnost: Analiza stihova i postova na blogu
Glazba je univerzalni jezik koji nadilazi granice, kulture i vrijeme. Ipak, ispod njezine univerzalne privlačnosti krije se bogata tapiserija regionalnih utjecaja zamršeno utkanih u tkivo svake pjesme.
Svaka pjesma ima jedinstveni pečat kulture i kraja iz kojeg potječe. Od živahnih ritmova Latinske Amerike do proganjajućih melodija Bliskog istoka, glazba odražava vrijednosti, tradiciju i iskustva svojih stvaratelja i slušatelja. Da biste doista shvatili bit pjesme, morate proniknuti u kulturni milje koji je inspirirao njezino stvaranje.
Analizirajući povijesnu, društvenu i geografsku pozadinu pjesme, razumijemo njezino značenje. Bilo da se radi o slavljenju ljubavi u bollywoodskoj baladi ili ritmičnom pripovijedanju u afričkim narodnim pjesmama, svaki glazbeni dragulj nalazi svoje korijene u kulturnoj baštini svog porijekla. Prihvaćanje ovog znanja omogućuje nam da se povežemo s glazbom na dubljoj razini i cijenimo njenu ljepotu u širem globalnom kontekstu.
Spotify koristi regionalnu relevantnost kako bi korisnicima pružio personaliziranije iskustvo. Spotify koristi obrada prirodnog jezika (NLP) za analizu novinskih članaka, blogova i online recenzija za sastavljanje popisa najčešće korištenih deskriptora za određenu pjesmu ili izvođača. Ovi deskriptori "kulturnih vektora" pronalaze sličnosti između izvođača, pjesama i korisničkih preferencija.
Problemi s otkrivanjem glazbe pomoću umjetne inteligencije
Integracija umjetne inteligencije u otkrivanju glazbe ima dosta izazova.
Pretjerano oslanjanje na korisničke podatke i personalizaciju
Sustavi za preporuku glazbe vođeni umjetnom inteligencijom uvelike se oslanjaju na korisničke podatke za pripremu personaliziranih popisa za reprodukciju. Spotifyjev algoritam analizira vašu povijest slušanja, omiljene žanrove i doba dana kada slušate glazbu.
Iako ova razina personalizacije poboljšava korisničko iskustvo, ona također predstavlja značajan izazov. Pretjerano oslanjanje na korisničke podatke može dovesti do efekta komore odjeka, gdje sustav samo preporučuje glazbu sličnu onoj koju ste već slušali, ograničavajući izloženost novim žanrovima i izvođačima.
Prepreka otkrivanja nove i raznolike glazbe
Otkrivanje nove i raznolike glazbe složen je zadatak za AI. Algoritam mora uspostaviti delikatnu ravnotežu između pjesama unutar zone udobnosti korisnika i upoznavanja s nepoznatim žanrovima ili izvođačima. Više prvog može učiniti preporuke raznolikijima, dok previše drugog može otuđiti korisnika.
Ovaj izazov dodatno je složen ogromnom i raznolikom glazbenom bibliotekom kojom se Spotify može pohvaliti, što AI-ju otežava navigaciju i preporuku iz tako širokog spektra glazbe.
Spotifyjevi prijedlozi nisu uvijek točni
Popisi za reprodukciju jedna su od temeljnih komponenti Spotifyja i zanimljivo je razumjeti kako AI i ML tehnike oblikuju glazbu koju slušamo. Ali svaki korisnik Spotifyja znat će da čak i s umjetnom inteligencijom koja spaja vaš glazbeni identitet, još uvijek može izbaciti apsolutni zvuk koji se odmah blokira.
