Netflixアルゴリズムはどのように機能しますか？

人工知能 私たちの日常生活にますます存在しています。私たちの携帯電話がロックを解除するために実行する顔認識は、明確な例です。ただし、人工知能は私たちをよく知ることができるので、たとえば、Netflixなどの最も有名なストリーミングプラットフォームで好きな映画やシリーズを推薦することができます。彼らは私たちが生成するデータを収集することによってこれを行います 上記のプラットフォームを使用し、私たちと同様のプロファイルに基づいています。

Netflixが使用しているのと同じことは、Spotifyなど、ビデオと音楽の両方の残りのストリーミングプラットフォームでも見られます。システムを使用すればするほど、推奨事項はより適切かつ正確になります。

NETFLIXアルゴリズムはどのようなデータを収集しますか？

Netflixは、プラットフォームの各ユーザープロファイルで推奨事項を作成するために、プラットフォームとのユーザーインタラクションに関するさまざまなデータを収集します。データは、たとえば、コンテンツ消費の形式、視覚化が行われるデバイスなどです。

Netflixは検索を記録します 利用可能なすべてのコンテンツで構成されており、これにより、ユーザーの興味を知ることができます。プラットフォームの製品が最も消費されている曜日や、視聴に費やされた時間も記録されます。明らかに、プロファイルが消費するコンテンツのデータは、推奨アルゴリズムをフィードバックするのに役立ちます。 、これにより、最後のインタラクションと同様のコンテンツのリストが生成されます。

Netflixは、コンテンツが表示されるデバイスも登録し、それに応じて、デバイスごとに異なる推奨事項を生成します。

ユーザープロファイルごとに、アルゴリズムが異なるプロファイル間の類似性を見つけることができる動作ベースが生成されます。 同様のプロファイルのデータに基づいて推奨事項を作成します。

これらの情報はすべて、Netflixなどの企業にとって非常に価値があります。適切な推奨事項を作成することで、コンテンツをより多くの時間消費する可能性が高まるからです。この情報は、彼らが成功すると予測できる新しいコンテンツを作成するときにも使用されます。

これらの推奨事項は、これらのプラットフォームの好み、好み、使用法について収集されたすべてのデータを分析するインテリジェントなアルゴリズムによって生成されます。これは、ビッグデータとしてよく知られています。

NETFLIXとビッグデータ

ユーザーが生成する大量のデータを分析できるのは、これらのビッグデータアルゴリズムです。ビッグデータと機械学習 より具体的には、大量のデータから機械学習モデルを作成できる人工知能のブランチです。これらのデータの中で、予測を可能にするさまざまなパターンを特定します。

Netflixから、機械学習を使用して新しい予測モデルを作成します。これにより、たとえば、新しい制作が成功するかどうかを知り、このデータに基づいて新しいコンテンツを生成できます。一方、新しいデータは既存のアルゴリズムにフィードバックし、新しい指標と評価方法を実装することでアルゴリズムを改善します。

さまざまなタイプのアルゴリズムを開発するために多くのリソースが投資されています：ニューラルネットワーク、確率的グラフィカルモデル、強化学習アルゴリズム 、とりわけ。それらはすべて、私たちがテレビの前に座っているときに、Netflixがワンクリックで私たちに興味のあるコンテンツを提供することを可能にします。

Netflixに関しては、情報とデータは多くのセクターの大きな富の源です。 大きなメリットをもたらすため、ますますそれらを悪用します。

いずれかのプロジェクトにAIを適用しますか？ お問い合わせください！

関連記事：

• 業界のインテリジェント都市での機械学習
• スマートシティには何が含まれますか？
• AIはどれほど賢くなりますか？
• SIARA：コンピュータービジョンによる廃棄物の識別と分類のための人工知能システム