Spotify如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI對(duì)您有很多了解。

是 否 +2 論壇幣

k人 參與回答

經(jīng)管之家送您一份

應(yīng)屆畢業(yè)生專屬福利!

求職就業(yè)群

趙安豆老師微信：zhaoandou666

經(jīng)管之家聯(lián)合CDA

送您一個(gè)全額獎(jiǎng)學(xué)金名額~ !

立即領(lǐng)取

感謝您參與論壇問題回答

經(jīng)管之家送您兩個(gè)論壇幣！

+2 論壇幣

Spotify如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI對(duì)您有很多了解。
在本文中，我們將討論
Spotify如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)聽眾的體驗(yàn)？
它如何幫助藝術(shù)家和創(chuàng)作者？
Spotify在其不同應(yīng)用程序中使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)，損失函數(shù)，訓(xùn)練模型技術(shù)。
Spotify計(jì)劃在即將到來的將來做什么？
Spotify是一個(gè)音樂流媒體行業(yè)，始于2006年。它于2019年2月在印度首次正式發(fā)布，其名單中已有數(shù)百萬的訂戶。Spotify以其用戶體驗(yàn)，音樂推薦而聞名，并且不斷得到改進(jìn)。它使用人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)為聽眾改善和個(gè)性化音樂體驗(yàn)。
Spotify無需介紹。Spotify是市場(chǎng)上最好的音樂流媒體行業(yè)之一。但是，最讓我們興奮的是它用來增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的驚人方式。
Spotify如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)聽眾的用戶體驗(yàn)？
我們都會(huì)熟悉“每周發(fā)現(xiàn)”，這是每個(gè)用戶唯一的個(gè)性化播放列表。它使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來生成播放列表。它可以通過您的音樂偏好，流式傳輸歷史記錄或您聽過特定歌曲的次數(shù)來學(xué)習(xí)。每個(gè)人的發(fā)現(xiàn)在一天的不同時(shí)間都是不同的。
當(dāng)您聽音樂時(shí)，Spotify將監(jiān)視您是聽整首歌還是僅跳過整首歌。隨著時(shí)間的流逝，它逐漸積累并了解您喜歡的音樂類型。他們甚至通過每分鐘的節(jié)拍來剖析這類音樂，并設(shè)置聲音的類型等等。因此，這可以幫助沒有時(shí)間，精力或技能來創(chuàng)建自己的播放列表的用戶根據(jù)自己的興趣獲得播放列表。
您聽音樂的次數(shù)越多，他們獲得的關(guān)于您的數(shù)據(jù)就越多，他們的算法就越適合您的音樂，因此可以帶他們進(jìn)行個(gè)人的聽覺之旅。
在下一部分中，我們將討論該系統(tǒng)的深入工作。
它如何幫助藝術(shù)家和創(chuàng)作者？
過去的傳統(tǒng)音樂行業(yè)存在一個(gè)問題，那就是即使新創(chuàng)作者創(chuàng)作出人們喜歡的音樂，也要經(jīng)歷很多努力才能吸引聽眾。Spotify的音樂推薦系統(tǒng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)，可學(xué)習(xí)您的歌曲類型，并預(yù)測(cè)并推薦您可能沒有聽過但會(huì)喜歡的新歌。
這使音樂創(chuàng)作者有機(jī)會(huì)被人們所認(rèn)識(shí)，聽眾可以獲得他們所喜歡的歌曲。這使聽眾和創(chuàng)作者都感到高興，尤其是幫助創(chuàng)作者成為自己的最佳版本。他們不必經(jīng)歷障礙就能獲得認(rèn)可，他們可以專注于創(chuàng)作音樂。
Spotify在其不同應(yīng)用程序中使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)，損失函數(shù)，訓(xùn)練模型技術(shù)。
首先，Spotify嘗試收集盡可能多的數(shù)據(jù)，并嘗試以不同的方式來理解它們。它創(chuàng)建了許多表示數(shù)據(jù)的共享模型，并被用作許多不同的應(yīng)用程序。
下面討論其中一些：
1.從播放列表中猜測(cè)丟失的曲目。
他們有數(shù)百萬個(gè)播放列表，并且過濾出與培訓(xùn)相關(guān)的播放列表。選擇是這里的重要因素，因?yàn)槿绻�您在所有可用的播放列表上進(jìn)行訓(xùn)練，則絕對(duì)不會(huì)獲得更好的結(jié)果。
因此，它的作用是將歌曲從特定播放列表中刪除，然后嘗試猜測(cè)在使用其他播放列表的上下文中缺少哪個(gè)曲目。它使用Word2Vec類型算法。
Word2vec是一組用于生成單詞嵌入的相關(guān)模型。這些模型是淺層的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過訓(xùn)練可以重建單詞的語(yǔ)言環(huán)境。Word2vec將一個(gè)大型文本語(yǔ)料庫(kù)作為輸入，并產(chǎn)生一個(gè)通常具有幾百個(gè)維度的向量空間，該語(yǔ)料庫(kù)中的每個(gè)唯一單詞都在該空間中分配了一個(gè)對(duì)應(yīng)的向量。詞向量位于向量空間中，以便在語(yǔ)料庫(kù)中共享公共上下文的詞在空間中彼此靠近。
除此之外，他們?cè)诓シ帕斜�，曲目和藝術(shù)家之間有很多相似之處，并嘗試映射這些藝術(shù)家的音樂類型如何彼此接近，或者這張專輯如何接近特定聽眾的音樂品味。
2. Spotify主屏幕：Spotify主屏幕使用稱為BaRT的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
基本上，BaRT是一種貝葉斯加性回歸樹，它是一種貝葉斯“樹和”模型，其中每棵樹在成為弱學(xué)習(xí)者之前都受到正則化的約束，并且擬合和推論是通過迭代的貝葉斯反擬合MCMC算法完成的來自后部的樣本。
在Spotify中，BaRT用于預(yù)測(cè)各種各樣的貨架，可以為您量身定制貨架或與最近收聽歷史記錄相關(guān)的建議。
如何提供個(gè)性化的體驗(yàn)？
BaRT算法以一種非常有趣的方式來了解其用戶。
據(jù)為>30秒優(yōu)化流。這意味著，如果您聽一首歌，并且聽了30秒鐘以上，就會(huì)認(rèn)為這是您的興趣所在。
然后，他們每天根據(jù)收集到的互動(dòng)數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型
然后建立系統(tǒng)以消除位置偏差。這意味著，如果您點(diǎn)擊頂部的某些內(nèi)容，則價(jià)格會(huì)降低，而點(diǎn)擊底部的某些內(nèi)容將更有價(jià)值。
3. Spotify上的搜索欄
每當(dāng)用戶搜索查詢時(shí)，它都會(huì)以不同的方式對(duì)搜索進(jìn)行分類，例如搜索項(xiàng)目的受歡迎程度，用戶之前是否曾搜索過該項(xiàng)目，項(xiàng)目與用戶口味的相似度以及前綴查詢與匹配項(xiàng)目之間的距離。排名模型在搜索交互日志上進(jìn)行了訓(xùn)練，并使用以成功操作結(jié)束的搜索會(huì)話作為積極示例。所有這些預(yù)測(cè)僅需數(shù)毫秒即可完成。
那么排名算法如何獲取其數(shù)據(jù)？
它基本上考慮了兩件事，并在此基礎(chǔ)上給出了分?jǐn)?shù)。
過去用戶看到的搜索結(jié)果。
過去的成功互動(dòng)。
得分（成功項(xiàng)目為4，相關(guān)項(xiàng)目為2，其他所有項(xiàng)目為0）。
此系統(tǒng)中使用的損失函數(shù)是LISTWISE FUNCTION。
逐列表方法通過以下方式解決排名問題。在學(xué)習(xí)中，它以對(duì)象的排序列表（例如IR中的文檔的排序列表）為實(shí)例，并通過最小化在預(yù)測(cè)列表和地面事實(shí)列表上定義的逐級(jí)損失函數(shù)來訓(xùn)練排序函數(shù)�；�于列表的方法捕獲了排名問題，特別是IR中的排名問題，其概念比以前的工作更為自然。
而培訓(xùn)模式采用的是LAMBDA沃爾瑪與最大化NDCG（平均超過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集）使用GBDT（梯度推進(jìn)決策樹。）
訓(xùn)練數(shù)據(jù)由項(xiàng)目列表組成，在每個(gè)列表中的項(xiàng)目之間指定了一些部分順序。通常通過為每個(gè)項(xiàng)目給出一個(gè)數(shù)字分?jǐn)?shù)（成功項(xiàng)目為4，相關(guān)項(xiàng)目為2，其他所有項(xiàng)目為0）來誘導(dǎo)此順序。分級(jí)模型的目的是對(duì)分級(jí)，即在某種程度上在新的，看不見的列表中生成項(xiàng)目的排列，其方式在某種意義上類似于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的分級(jí)。
為什么要幫助Spotify達(dá)到這一水平？
Spotify 通過以下三種方式在Hyperight AB主題演講中描述了其成功實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)。
用戶創(chuàng)建的大量播放列表。
創(chuàng)建這些播放列表時(shí)，與用戶息息相關(guān)的情感。
9年的不斷迭代和辛勤工作。
用戶研究員，數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師組成的團(tuán)隊(duì)。
Spotify計(jì)劃在即將到來的將來做什么？
他們?cè)诓�納德·馬爾（Bernard Marr）先生的視頻中與Spotify的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)會(huì)面時(shí)提供了信息。
他們會(huì)將這些數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源（例如GPS位置，年齡和工作）結(jié)合在一起。例如，如果您是早上上班或下班回來�；蛘吣�晚上在家中聽音樂，或者去健身房時(shí)喜歡聽什么類型的音樂。
而且，當(dāng)它連接到健身追蹤器樂隊(duì)或Apple Watch時(shí)，他們現(xiàn)在將知道您的脈搏率是什么，什么類型的音樂將為您提供幫助。
在即將到來的未來，他們將使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來自動(dòng)執(zhí)行音樂推薦。
現(xiàn)在，您無需在旅行，去健身房或參加重量級(jí)的比賽時(shí)手動(dòng)選擇播放列表，Spotify就會(huì)知道您此時(shí)會(huì)喜歡哪些歌曲。
這將是AI的絕佳實(shí)現(xiàn)，可為其客戶提供真正的價(jià)值。

關(guān)注 CDA人工智能學(xué)院 ，回復(fù)“錄播”獲取更多人工智能精選直播視頻！

掃碼加我 拉你入群

請(qǐng)注明：姓名-公司-職位

以便審核進(jìn)群資格，未注明則拒絕

分享0 收藏0 回帖

關(guān)鍵詞：spot 如何使用 機(jī)器學(xué)習(xí) pot SPO