Jak Netflix využívá umělou inteligenci pro lepší doporučování obsahu

Netflix: celosvětově nejoblíbenější streamování videa na základě předplatného!

„Black Mirror, Dead to Me a Medici“. – Nejlepší doporučení na Netflixu k dalšímu sledování.

Ale hele, jak může Netflix vědět, který žánr nejlépe odpovídá vkusu uživatele?“

Vše díky nejmodernějším doporučovacím motorům.

Doporučovací motor je nástroj pro filtrování dat, který využívá data a algoritmy k filtrování katalogu předpovídajícího uživateli relevantní položky a produkty. Doporučovací enginy kombinují přístupy založené na obsahu i na spolupráci. Nyní se přístup založený na obsahu spoléhá na vlastní položky, o které uživatel dříve projevil zájem, a navrhuje tak podobný vzorec těchto vlastností. Na druhou stranu přístup založený na spolupráci analyzuje všechny uživatele služby a doporučuje novému uživateli na základě relevantních položek ostatních uživatelů, kteří mají podobný vkus.

1 milion dolarů: cenu získal Netflix za nápady, které promítá do lepších doporučovacích motorů.

Milionový podnik vložil do idealizace nápadů z hlubokého učení a strojového učení do inženýrství stojícího za produktem velký zájem.

Tady je to, co v roce 2014 řekl hlavní datový vědec společnosti Netflix Mohammad Sabah,

„75 procent uživatelů si vybírá filmy na základě doporučení společnosti a Netflix chce toto číslo ještě zvýšit.“

Dnes je Netflix bezpochyby ztělesněním doporučování obsahu a personalizovaného uživatelského zážitku.

Dlouhý příběh ve zkratce:

Mozkové společnosti Netflix, Randolph a Hastings, shromažďují data o interakci s uživateli ve snaze získat lepší a jasnější přehled o tom, jak zákazníci využívají software pro půjčování DVD. Na základě čehož začali shromažďovat údaje prostřednictvím průzkumů a dokonce i telefonátů do bydliště uživatelů. Naštěstí pro ně se s vývojem technologií vyvíjela i jejich metoda sběru dat.

I po dvou desetiletích je společnost Netflix stále na pokraji zlepšování pomocí klíčových poznatků o používání softwaru. Nakonec mají větší roli sehrát umělá inteligence a strojové učení, a umožnit tak každému předplatiteli projít zkušenostmi podle granulární znalosti předplatitelské základny.

Jakými změnami prošel Netflix?

Většina doporučovacích systémů pracuje s pomocí toho, že uživatelé hodnotí produkty na základě stupnice od 1 do 5.

Většina doporučovacích systémů pracuje s pomocí toho, že uživatelé hodnotí produkty na základě stupnice od 1 do 5. Netflix se jí však zbavil. Milionová společnost se rozhodla přejít na jednodušší verzi systému hodnocení palci nahoru nebo dolů spolu s procenty prokazujícími kompatibilitu uživatele s filmem. Změna proběhla z určitých důvodů, jako například že lidé obvykle hodnotí filmy vaším jménem a nechávají tak svá hodnocení neobjektivní. Přesně tak, do určité míry to mělo vliv na algoritmy (vstupní a výstupní). Takže místo vstupů v podobě 0 a 5 nyní dostává podrobnější binární „ano“ a binární „ne“ v závislosti na tom, zda uživatel film oceňuje, nebo ne. A pokud jde o výstup, systém musí poskytnout procentuální shodu mezi uživatelem a filmem. Dovedete si představit, kolik práce museli inženýři algoritmů a inženýři umělé inteligence vynaložit.

Kromě toho se Netflix rozhodl využít více dat, aby nabídl co nejlepší doporučení. V současné době vychází většina doporučení společnosti Netflix z jejich globálního publika. Návrhy se tedy již neomezují pouze na konkrétní region. Další hlavní důvod, proč Netflix zaznamenal rychlou expanzi.

👉Personalizace miniatur/artů

Promítání miniatur ještě více zjednodušilo uživatelům výběr filmů, které preferují. Většina uživatelů má tendenci vybírat filmy nebo seriály podle miniatury, aby zjistila, zda stojí za to se na film podívat, nebo ne. Časem si Netflix uvědomil, že samotný název nemůže uživatele přesvědčit, aby se na film podíval, a proto jejich projekce směřuje k dynamickým personalizovaným miniaturám.

Každá vybraná miniatura je založena na algoritmu, pomocí kterého se vybírají preference uživatelů, a na základě historie sledování v minulosti má vybraná miniatura nejvyšší míru konverze. Pro každý program v Netflixu existuje rozmanitá škála plakátů, z nichž každý je určen pro určitou skupinu diváků. Protože algoritmus shromažďuje údaje a informace o uživateli na základě miniatur, poskytuje lepší odezvu při identifikaci žánru uživatelů.

👉Optimální kvalita streamování

Kvalita streamování je zásadní metrikou, která se konkrétně podílí na míře odezvy. S více než 140 miliony předplatitelů po celém světě začíná být pro Netflix náročné nabídnout svým divákům nejlepší kvalitu streamování. S pomocí umělé inteligence a strojového učení však nyní Netflix může předvídat budoucí požadavky a umístit prostředky na strategická místa serverů s dostatečným předstihem. Díky předběžnému rozmístění video prostředků blíže k předplatitelům mohou diváci streamovat vysoce kvalitní video i ve špičce bez jakéhokoli přerušení.

👉Přizpůsobená filmová doporučení vytvořená přímo pro vás

Přestože se k Netflixu přihlásí dvě osoby současně, oběma budou nabídnuta různá programová doporučení. Ačkoli se to na první pohled může zdát zřejmé, uvnitř je to však úplně jinak. Doporučovací systém Netflixu funguje na základě algoritmů, ale hlavním faktorem, který zvyšuje relevanci těchto doporučení, je díky strojovému učení a umělé inteligenci. Algoritmus se učí tak, jak se shromažďují data. Proto čím více času na Netflixu strávíte, tím více relevantních programů vám bude doporučeno.

Doporučovací engine Netflixu v hodnotě přes 1 miliardu dolarů ročně přichází s personalizovanou mřížkou návrhů, která je přizpůsobena pouze vkusu diváků.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.