Hepimiz oradaydık, inanıyorum. Bir şeyler izlemek isteyip de tam olarak ne izleyeceğini bilememek… Bekle, sanırım burada bir seçeneğin var! Arkadaşlarınızın bir süredir bahsettiği Netflix'te bir dizi var. Fragmanı zaten izlediğinizi biliyorum ve o kadar da seveceğinizi düşünmüyorsunuz ama yine de onların tartışmalarına dahil olmak için izlemeniz gerekmez mi? Git bir şans ver!
Pilotu izlediniz ama yine de…
İlgi çekici değil! Neden herkes bu konuda bu kadar gergin ki?!
Tamamen anlıyorum ama pes etmeden önce şunu unutma: Arkadaşların sana hikayenin yavaş başladığını ve sonra bölümler boyunca giderek daha fazla bağımlı hale geldiğini söylediler.
Pekala Fuad, bakalım nereye varacak.
Sezonun 8 bölümünü bitirdiniz – yarısını atladığınızı ve yine de bunların şimdiye kadar izlediğiniz en uzun 8 bölüm olduğunu hissettiğinizi söylemek istemiyoruz – ve sonra şöylesiniz:
İyi iyi! Hayatınızın 8 bölümünü kaybettiğinizi hissediyorsunuz. Bunu önceden bilseydin, elbette yapmazdın!
Ama bir dakika, bu bir seçenek mi? Bunu nasıl yapabilirsin? Daha izlemeden izleyeceğiniz bir şeyi isteyip istemediğinizi nasıl bilebilirsiniz?
İşte burada Netflix Tavsiye Motoru (NRE) devreye giriyor. NRE, etkileşiminiz yoluyla neyi sevip neyi sevmediğinizi öğrenen ve ardından bu bilgiyi bir sonraki izlemekten en çok keyif alacağınız şeyi önermek için kullanan bir dizi AI algoritmasından oluşur.
Netflix'in sizin zevkinizi tüm arkadaşlarınızdan daha iyi bildiğini söyleyerek başlayalım. Neden biliyor musun? Bunun nedeni, Netflix'in sizinle ilgili sahip olduğu bilgilerin SİZDEN kaynaklanmasıdır: daha önce izlediğiniz filmler ve diziler, izlerken etkileşiminiz (örn. atlama, duraklatma, tekrarlama), bir bölümü bitirmek için harcadığınız süre vb. Bu bilgi onların yolu zevkinizi anlamak ve buna göre ne izleyeceğinizi önermek.
Biraz belirsiz görünüyor? Bir örnek üzerinden açıklayalım. Bir an için Netflix'in 3 kullanıcısı ve 5 şovu olduğunu düşünelim. Bu 3 kullanıcı, aşağıdaki şekilde görebileceğiniz gibi izledikleri şovları derecelendirdi (beğendi veya beğenmedi).
Netflix'in çözmesi gereken sorun şudur: Yukarıdaki matris göz önüne alındığında, belirli bir kullanıcının daha sonra izlemesi için ne önermeliyiz? Burada 2 yaklaşımımız var:
İlk sezgi olarak, birisi daha önce izlediklerine dayanarak bir kişinin beğeneceği içeriği çıkarmaya çalışabilir. Dolayısıyla, A kullanıcısını örnek alırsak, onun komediden çok aksiyonla ilgili olduğunu görebiliriz ve sonuç olarak bir sonraki öneri Prison Break gibi bir şey olurdu. Sezgi bu!
Burada işlem basit, biliyorsun. Birkaç gösteri … daha az kullanıcı… ama gerçek hayatta biraz daha karmaşık. İçerik Filtreleme'de gerçekten yaptığımız şey, sahip olduğumuz içeriği (şovları) belirli özelliklere göre (ne kadar komedi içerdiği, ne kadar aksiyon içerdiği vb.) seviyor. Bu, işleri yapmanın bir yolu.
İşbirliğine dayalı filtreleme, önerilerin yalnızca kullanıcının izlediklerine dayanmadığı durumlarda diğer yoldur. Bunlar, diğer benzer kullanıcıların izledikleri ve keyif aldıkları şeylere dayanmaktadır. Ve bu tam olarak nasıl? İçeriği belirli özelliklere göre karakterize etmek yerine , kullanıcıların kendilerini karakterize ediyoruz (ne kadar dramadan hoşlandıkları, ne kadar komedi izlemeyi sevdikleri vb. gibi). Bu bilgi, kullanıcı Netflix'e kaydolduğunda alınır ve izlediği şeye göre güncellenir. Bunun gibi, benzer bir dizi özelliği paylaşan, başka bir deyişle benzer bir zevki paylaşan benzer kullanıcıları belirleyebileceğiz ve bu benzerlik gelecekteki önerileri güçlendirmeye yardımcı olacaktır.
Aşağıdaki resim, İçerik Tabanlı ve İşbirlikçi filtreleme arasındaki farkı özetlemektedir. Netflix'in daha iyi öneriler sağlamak için bu iki yaklaşımın bir karışımını kullandığını bilmek güzel.
Görmek? İşlem basittir. Düşüncelerinizi temizlemek için son bir ayrıntı şudur: Bahsettiğimiz özellikleri nasıl elde ederiz ve bunlar tam olarak nedir? Bu özelliklerin önceden bilinmediğini, öğrenildiğini ve bu süreçte Machine Learning'in (ML) rolü olduğunu burada belirtmelisiniz. Bu özellikler öğrenildikten sonra, her kullanıcıyı ve her gösteriyi bir vektörle veya n boyutlu bir uzayda “gömme” dediğimiz şeyle temsil edebiliriz. Alanda kullanıcıları ve şovları temsil etmek, benzer kullanıcıları ve benzer şovları bir arada gruplandırmamıza yardımcı olacak (çünkü birbirlerine yakın olacaklar) ve bu, gelecekteki önerileri önemli ölçüde geliştiriyor. Bu yerleştirmelerin nasıl öğrenildiğini anlamak için Matris Çarpanlara ayırma fikrini bilmeniz gerekir .
Peki. BASİT terimlerle, Matris Çarpanlara ayırma, bir matrisi, çarpımı bize orijinal matrisimizi geri verecek olan 2 farklı matrisle değiştirme işlemidir.
Oh, güven bana çok kolay. Ama neyse, bir adım geri gidelim. Genç sınıflarda çarpanlara ayırmayı öğrendiğinde, senden x² — 1'i 2 polinomun çarpımı olarak çarpanlara ayırmanı isterlerdi , hatırladın mı?
Eski dahi , x² — 1=(x — 1)(x+1) olduğunu kolayca fark ederdiniz . Ne kadar kolay olduğunu gördün mü? Şimdi aynı şey matrisleri için de geçerlidir. Dolayısıyla bizim durumumuzda, kullanıcıların belirli şovları nasıl derecelendirdiği hakkında bilgi içeren bir derecelendirme matrisimiz var. Matris Çarpanlarına ayırma yoluyla yapmak istediğimiz şey, orijinal matrisimizden biri kullanıcılar ve diğeri gösteriler için olmak üzere 2 matris bulmaktır. Bu 2 matrisin çarpımının bize (yaklaşık olarak) beğenme için (+1) ve beğenmeme için (-1) olduğu orijinal derecelendirme matrisini vermesi gerekiyor. Aşağıdaki şekli inceleyelim ve her şey daha netleşecektir.
Kullanıcılar ve gösteriler için matrisleri elde etmek için ML kullanıyoruz. Amaç, ürünlerinin sonucu ile gerçek orijinal matris arasında bize en az hatayı verecek matrisleri bulmaktır. Küçük örneğimizde, bir kullanıcıyı veya bir şovu temsil etmek için 2 özellik kullandık, ancak gerçek hayatta sayı bundan çok daha fazla. 2 matrisi bulma süreci, geleneksel ML iş akışına göre gerçekleşir. İlk başta bunları rastgele başlatırız ve ardından ürünleri gerçek derecelendirme matrisine mümkün olduğunca yakın olacak şekilde güncellemeye devam ederiz. 2 matrise sahip olduğumuzda, ürünleri bize aşağıdaki şekilde görebileceğiniz gibi Tahmini Derecelendirme Matrisi dediğimiz şeyi verecektir.
Mükemmel soru! Elde ettiğimiz tahmini derecelendirme matrisine bakarsanız, sayılar içerdiğini görebilirsiniz. Bu sayılar, her kullanıcının belirli bir şovu nasıl değerlendireceğini yansıtır ve sonuç olarak, bir kullanıcının belirli bir şovdan ne kadar keyif alması gerektiğini gösterir. Dolayısıyla, bu matris gelecekteki öneriler için yeterlidir. Bazı şeyleri daha iyi anlamak için kullanıcı B'ye bakalım. B kullanıcısının Friends ve Blacklist'i zaten izlediğini görebiliriz. Dolayısıyla bu noktada kalanlardan (La Casa De Papel, Prison Break ve HIMYM) bir gösteri önermemiz gerekiyor. Elde ettiğimiz tahmini derecelendirme matrisine bakarsak, B kullanıcısının HIMYM'yi en yüksek derecelendirmesi gerektiğini görebiliriz, bu nedenle bir sonraki öneri bu olacaktır.
Görmek? Arkasındaki sezgi budur: Bir kullanıcının bir şovu ne kadar beğeneceğini tahmin eder ve buna göre tavsiye edip etmeyeceğimizi görürüz.
Şimdi Netflix bilmek AI nasıl kullandığını biliyoruz neyi tavsiye etmek, 's zaman bildikleri için AI nasıl kullandıklarını görmek için nasıl en iyi şekilde tavsiye.
Bildiğiniz gibi Netflix size küçük resimler şeklinde önerilerde bulunuyor. Örneğin bir dizi izlerken birkaç kez bu dizinin küçük resminin değiştiğini fark etmişsinizdir. Sanırım bu sizin için yeni bir bilgi değil. Ama bilmediğiniz şey, gördüğünüz bu küçük resimlerin herkes için ortak olmadığıdır! Bunlar sizin için kişiselleştirildi! Bu nedenle, belirli bir şov için belirli bir zamanda gördüğünüz küçük resim, diğer Netflix kullanıcılarının gördüğüyle aynı değildir.
Küçük resimlerin bir şovu izleyip izlememeniz üzerinde büyük bir etkisi olduğu kanıtlandı. Aslında, küçük resim dikkatinizi çeken ilk şeydir - hatta başlıktan önce - ve günün sonunda amaç yalnızca tavsiye etmek değildir. Amaç, harika bir kullanıcı deneyimi sağlamak için öneriyi izleme şansınızı en üst düzeye çıkaracak şekilde öneride bulunmaktır. Küçük resimler bu kadar önemli olduğu için Netflix, hangilerinin size göstermekle alakalı olduğuna karar vermeden önce belirli bir süreçten geçer.
Öneriler ve küçük resim kişiselleştirmenin yanı sıra - ki bu bizim için son kullanıcılar için açık olabilir - Netflix'in daha iyi karar vermek için AI kullandığı başka kullanım durumları da var.
Netflix'in dünya çapında 200 milyondan fazla abonesi var. Bu devasa sayıyla, her zaman en iyi akış kalitesini sunmak genellikle biraz zorlaşır. Ancak AI'nın yardımıyla Netflix, kullanıcıların etkinliklerine dayanarak izleyecekleri şovların ne olacağını tahmin edebilir. Bu amaçla Netflix, bu programları önceden son kullanıcılara yakın sunucularda önbelleğe alır. Bu sayede aboneler yoğun saatlerde bile yüksek kalitede yayın yapabilecek ve bu nedenle kullanıcıların çoğu bu sorunun varlığını fark etmemektedir.
Bildiğiniz gibi Netflix orijinal içerikler üretiyor. Ancak bunu başarılı bir şekilde yapmak için Netflix, kullanıcılar ve tercihleri hakkında topladığı verileri büyük olasılıkla keyif alacakları bir şey üretmek için kullanır. Bu verilerden yola çıkarak ana aktörlere, çekim yerlerine, harcayacakları bütçeye, dizinin yayınlanacağı ülkelere vs. karar verebilirler. Bu nedenle, her şeyi filmin başarısını garanti edecek şekilde optimize etmeleri gerekiyor. bir taraftan gösteri, diğer taraftan harika bir kullanıcı deneyimi.
Yapım ayrıntılarına karar verdikten ve çekim sürecini bitirdikten sonra Netflix, çekimlerin ve sahnelerin kalitesinin amaçlandığı gibi olduğundan emin olmak için yapay zeka kullanır. AI'nın buradaki rolü, esas olarak, düzenleme sırasında daha fazla dikkat gerektiren sahneleri belirlemektir. Bu, insan çabasını ve sahneler manuel olarak kontrol edildiğinde harcanacak olan süreyi azaltır.
Netflix'in yapay zekaya ve veri odaklı çözümlere ne kadar güvendiğini gördükten sonra kendinize şunu soruyor olabilirsiniz:
Haklısın! Aslında, AI çözümleri birçok düzeyde maliyetlidir. Peki Netflix neden farklı aşamalarda yapay zeka kullanmakta ısrar ediyor? Bunun kısa cevabı “işletme ihtiyaçları” dır. Aslında, hiçbir şirket bu tür AI çözümlerini sadece havalı oldukları için kullanmaz, HAYIR! Amaç, müşterileri mümkün olduğunca meşgul ve mutlu tutmak ve onlara en iyi deneyimi sunmaktır çünkü bu, daha yüksek bir abonelik oranı ve daha düşük bir iptal oranı ile sonuçlanacaktır. Netflix'in yapay zekayı kullanma şekli değerli olduğunu kanıtladı.
"İnsanların Netflix'te oynadıklarının %80'i aslında öneri algoritmasından geliyor, bu yüzden Netflix için gerçekten büyük bir kaldıraç, yaptığımız işin gerçekten önemli bir parçası." — Aish Fenton, Netflix Makine Öğrenimi Direktörü, 2018
Elbette bu beklenen bir şey. Çok sayıda kullanıcının zevkini anlamak için yapay zekayı uygulamak her zaman mükemmel olmak zorunda değildir. Yani Netflix'in verdiği tavsiyelerin çoğunun doğru olduğu doğrudur, ancak bu her zaman doğru olduğu anlamına gelmez ve bunun nedeni insan zevkinin tek başına çok statik bir şey olmamasıdır. Zevkimiz zamanla değişiyor ve bugün izlemekten zevk aldığımız şey 5 yıl önce nefret ettiğimiz bir şey olabilirdi. Ancak tüm bunlara rağmen, Netflix'teki öneri sistemi, kullanıcıların çeşitliliğini ve farklı zevklerini öğrenerek ve bunlara uyum sağlayarak bu zorlukların üstesinden mümkün olduğunca gelir ve bu onların kanıtlanmış başarılarının temel nedenlerinden biridir.
Artık AI'nın Netflix'teki devrimi nasıl etkilediğini ve kullanıcılarını her zaman memnun etmek için bunu nasıl kullandıklarını bildiğinizden eminim. Bu blogdan, Netflix'in beğendiğiniz bir dizi önermek için zevkinizi nasıl öğrendiği konusunda daha iyi bir sezginiz var ve en önemlisi, bu önerilerin bir noktada düşündüğünüz gibi rastgele veya yaygın olmadığını anladınız. Ayrıca Netflix'in AI uyguladığı bazı gizli alanları keşfetme şansınız oldu ve son olarak, bu AI kullanımının masaya getirdiği faydaları ve zorlukları gördünüz.
Netflix'in zevkinizi anlamak için yaşadığı zorlu süreci artık bildiğinize göre, bir dahaki sefere ne izlesem diye düşünürken arkadaşlarınıza sormayın, sevmediğiniz bir şeyi izlemeyin. tartışmalarını takip etmek. Patlamış mısırınızı alın ve Netflix'e gidin! Eminim senin için daha iyi bir şeyler bulacaklardır. iyi seyirler :D
Alkışlarla destek olmayı unutmayın!
Zaka'daki çabalarımıza katılabilir ve şehrinizde yapay zekanın demokratikleşmesine yardımcı olabilirsiniz! Ulaşın ve bize bildirin.
Zaka'yı keşfetmek için www.zaka.ai adresini ziyaret edin .
Haber ve faaliyetlerimizden haberdar olmak için haber bültenimize abone olun ve bizi sosyal medya hesaplarımızdan takip edin:
LinkedIn — Instagram — Facebook — Twitter — Orta
Sıfırdan kahramana adım adım. Takviyeli öğrenme kursuma hoş geldiniz! ❤️ Python'da kodlama örnekleri ve öğreticilerle adım adım temel bilgilerden en son pekiştirmeli öğrenmeye (RL) giden bu güzel yolda birlikte yürüyelim! Bu ilk bölüm, bu yolculuğa çıkmanız için gereken minimum kavram ve teoriyi kapsar.
Bu konunun defalarca tartışıldığını biliyorum. Ancak yakın zamanda yorumlanabilirlik üzerine (SCAI ve Fransa İnovasyonu için) bazı konuşmalar yaptım ve çalışmalarımdan bazılarını bu makaleye dahil etmenin iyi olacağını düşündüm.
Yaşadığın onca şeye rağmen hala burada olman harika değil mi? Şu anda ne yapıyorsun bilmiyorum ama dünyanın bir yerinde benim makalemi okuyorsun. Burada rastgele değilsin, değil mi? Muhtemelen başlığı gördünüz ve cevabı bilmek istediniz.
"Oreos", ailemin ten rengine ihanet eden Siyah millet dediği şeydir. Dışarıdan siyah gibi görünen ama yaptıklarıyla içlerinin beyaz olduğunu gösterenler onlardı.
Shunya ile ilk kez maneviyat, karma gibi konularda rastgele internette gezinirken karşılaştım. Otuz dakika sonra hala sözlerini okuyordum.
Tasarımcılardan, olağanüstü sert ve yumuşak becerilere sahip olmanın yanı sıra, çalışmalarını meslektaşlarına, paydaşlara, işe alım görevlilerine ve hatta tasarım topluluğuna sunmak için harika hikaye anlatma yeteneklerine sahip olmaları beklenir. Ve her şeyde olduğu gibi, zorlayıcı ve mantıklı bir anlatı oluşturmak, her zaman herkesin doğal olarak gelemeyeceği bir teknik ve eğitim gerektirir.
Harry Styles, oje ve cilt bakımı içeren yeni sağlık markası Pleeasing ile cinsiyet akışkanlığını bir sonraki seviyeye taşıyor.
Fleetwood Mac şarkıcısı Stevie Nicks, Lindsey Buckingham ile ilk albüm kapağında çıplak poz vermeye "zorlanmış" hissettiğini açıkladı.
Müzisyenler G-Eazy ve Machine Gun Kelly, ünlü bir şekilde pop şarkıcısı Halsey üzerinde kavga ettiler. Ama iki rapçiden hangisinin net değeri daha yüksek?
Stevie Nicks ve Sheryl Crow, yıllar içinde birkaç kez işbirliği yaptı. Nicks, Crow'a verdiği bir tavsiyeyi paylaştı.
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
Dimitrios Kambouris / Getty Images için Clara Lionel Foundation Çok hızlı gittik. .
Image: Marvel Sound, fütüristik teknoloji kadar Kara Panter mitosunun bir parçası ve Marvel, Black Panther film müziğinin Wakanda'yı gururlandıracak kendi başına bir sanat eseri olacağından emin oluyor. Birkaç hafta önce, Kendrick Lamar'ın Black Panther: The Album'ün küratörlüğünü yapmak ve prodüktörlüğünü yapmak için Top Dawg Entertainment kurucusu Anthony Tiffith ile birlikte çalıştığı doğrulandı.
Ona bakar mısın? Bir Pixar filminden hayat bulan, yukarıda resmedilen hayaletimsi küçük adam geçen ay NOAA'nın Okeanos Explorer'ıyla seyahat eden derin dalış robotu Deep Discoverer tarafından keşfedildi. Yüzeyin 4,290 metre altında görülen bu, sözde bir incirrate ahtapotun şimdiye kadarki en derin gözlemi ve yeni bir tür olabilir.
Resimler: S. Allen ve ark.
Cardi B ve Offset'in 3 yaşındaki kızı Kulture, yeni örgülü saç modelini Instagram'da sergiledi.
Selena Gomez daha önce arkadaşı Cara Delevingne için "Çok eğlenceli ve son derece maceracı" dedi.
Şarkıcı Perşembe günü fitness rutinini değiştirmeye karar verdi.
Jamie Dornan, Superman rolü için seçmelere katıldığını ancak Henry Cavill'e yenildiğini açıkladı; ve Marvel ile MCU'ya katılma hakkında konuştu.