Как алгоритмы машинного обучения формируют персональные плейлисты?

Алгоритмы машинного обучения формируют персональные плейлисты на основе музыкальных предпочтений пользователя, его истории прослушивания и взаимодействий. www.geeksforgeeks.org

Процесс обычно включает в себя три этапа: www.geeksforgeeks.org

1. Сбор данных. www.geeksforgeeks.org Система собирает информацию о том, какие песни пользователи слушают, пропускают, которые им нравятся или не нравятся. www.geeksforgeeks.org Также собираются данные о самих песнях, например исполнитель, жанр и звуковые характеристики. www.geeksforgeeks.org
2. Обработка данных. www.geeksforgeeks.org Собранные данные предварительно обрабатываются для удаления шума и подготовки их к обучению модели. www.geeksforgeeks.org
3. Обучение модели и прогнозирование. www.geeksforgeeks.org Алгоритмы машинного обучения применяются к обработанным данным для выявления закономерностей и составления прогнозов относительно того, какая музыка может понравиться пользователю. www.geeksforgeeks.org Затем система рекомендует песни или плейлисты на основе этих прогнозов. www.geeksforgeeks.org

Существуют разные типы рекомендательных алгоритмов, например:

• Совместная фильтрация. www.geeksforgeeks.org Алгоритм находит пользователей со схожими предпочтениями, анализирует их контент и рекомендует то, что пользователь ещё не слушал. education.yandex.ru
• Фильтрация на основе контента. www.geeksforgeeks.org Алгоритм анализирует характеристики песен, которые ранее нравились пользователю, и предлагает похожие треки. www.geeksforgeeks.org
• Гибридные методы. www.geeksforgeeks.org Система сочетает в себе методы совместной работы и фильтрации на основе контента для повышения точности. www.geeksforgeeks.org

Некоторые сервисы, где используются такие алгоритмы: Spotify, YouTube Music, «Яндекс Музыка». www.geeksforgeeks.org www.setters.media