Как Netflix использует машинное обучение?
Что вы делаете, когда хотите посмотреть последние фильмы или сериалы? Скорее всего, вы откроете Netflix ! Хотите ли вы посмотреть последний сезон «Короны» или посмотреть все сезоны «Друзей», на Netflix возможно все. Существует столько разнообразных шоу и фильмов, что каждый может найти то, что ему нравится. Но когда вариантов более 14 000, как выбрать что-нибудь для просмотра? Что ж, машинное обучение может в этом сильно помочь. Netflix использует множество приложений машинного обучения , среди которых наиболее популярной является их система рекомендаций по контенту, которая сообщает вам, что вам может понравиться.
Но это не все! Netflix использует машинное обучение практически во всех аспектах своей работы, чтобы обеспечить удобство работы пользователей. В конце концов, Netflix собирает огромные данные, которые включают в себя как явные данные, такие как большой палец вверх или большой палец вниз для фильма, так и даже неявные данные, такие как данные и место, где пользователи смотрят конкретный контент, время, в течение которого они его смотрят, что устройства, которые они используют, вне зависимости от того, смотрят они его или нет, их выбор контента, поведение в сети и т. д. Все эти данные можно использовать для машинного обучения, что в конечном итоге улучшает чистую прибыль, т. е. привлекает больше подписчиков для Netflix! Итак, давайте посмотрим, как Netflix использует машинное обучение.
1. Рекомендации по содержанию
Зайдите на Netflix и проверьте рекомендации по фильму! Они такие же, как твои друзья? Нет, ваши рекомендации по фильмам полностью персонализированы в соответствии с вашими вкусами и основаны на том, что вы, возможно, захотите. Так что, если вы поклонник фильмов ужасов, вы можете увидеть больше вариантов Witchy и Ghostly, в то время как ваш друг может увидеть милые варианты истории любви, если они фанаты ромкомов. Но как Netflix решает это? Они используют свою систему рекомендаций , основанную на алгоритме машинного обучения, который учитывает ваш прошлый выбор в фильмах, типы жанров, которые вам нравятся, и какие шаги наблюдали пользователи, у которых были похожие вкусы, как у вас. Этот алгоритм рекомендаций фильмов очень важен для Netflix, поскольку у них есть тысячи вариантов всех типов, и пользователи с большей вероятностью запутаются при выборе того, что смотреть дальше, чем на самом деле что-либо. Здесь алгоритм рекомендаций фильмов может дать четкое руководство и помочь в выборе того, что смотреть. И следовать ему или нет - это ваш выбор. Если вы хотите посмотреть «Молчание ягнят» после «Гордости и предубеждения», тогда дерзайте!
2. Автоматически созданные миниатюры.
Миниатюры могут существенно повлиять на то, будет ли пользователь смотреть фильм или нет. Представьте, что вы просматриваете Netflix и видите очень интересную миниатюру фильма или сериала, которые вы никогда не смотрели. Вы обязательно нажмете на миниатюру и посмотрите этот фильм (независимо от того, зажгите ли вы его или нет - другое дело!). Таким образом, изображения на миниатюре могут иметь большое значение для трафика к определенному фильму или сериалу для Netflix. Вот почему у них есть персонализированные автоматически генерируемые эскизы изображений , которые создаются в соответствии с индивидуальными вкусами пользователя в фильмах. Netflix использует машинное обучение, чтобы проанализировать выбранные вами фильмы и сериалы и понять, на какой эскиз вы, скорее всего, нажмете. Например, сериал «Ривердейл» может иметь два разных эскиза, сладкую романтическую версию или серьезную мистическую версию, и вы увидите одну в зависимости от ваших вкусов. Хотя в Riverdale есть оба этих аспекта, миниатюра в соответствии с вашими предпочтениями подтолкнет вас, по крайней мере, к просмотру этих серий, а затем вы сможете решить, хотите ли вы придерживаться или нет!
3. Качество потоковой передачи
Что самое худшее, что может случиться, когда вы смотрите фильм? Конечно, это буферизация! Буферизация или низкое качество видео полностью выводят вас из фильма и очень раздражают. Netflix знает это, и они изо всех сил старались обеспечить отсутствие буферизации или потери качества потоковой передачи, когда зрители смотрят фильмы или шоу. В конце концов, эти вещи могут быть убийственными и привести к тому, что люди переключатся на конкурирующие сервисы, такие как Amazon Prime или Hulu. Но как Netflix обеспечивает наилучшее качество потоковой передачи, чтобы не было сбоев даже в часы пик? Это непросто, поскольку у них около 200 миллионов подписчиков по всему миру. Netflix использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать шаблоны зрителей и понять, когда будет общее увеличение или уменьшение количества зрителей в связи с резкими скачками при просмотре определенного фильма или шоу. Затем они могут кэшировать региональные серверы, которые находятся намного ближе к зрителям, чтобы не регистрироваться время потоковой передачи или загрузки даже в периоды максимальной популярности.
4. Места для стрельбы
Netflix - это не просто потоковая платформа, на которой демонстрируются различные фильмы и сериалы. Это также продюсерская компания, которая создает и продюсирует множество фантастических фильмов и сериалов! Если вам интересно, то посмотрите Delhi Crime, Orange - это новый черный, The Crown, Queen's Gambit и т. Д., Которые являются оригиналами Netflix (и довольно хороши)! В любом случае Netflix необходимо определиться с местами съемок всех этих фильмов и сериалов. При выборе конкретного места существует множество факторов, таких как факторы стоимости и бюджета, конфликты в расписании для актеров и съемочной группы, особые требования к съемкам (например, пустыня или прибрежный город, или съемка в ночное время), погодная ситуация в этом месте, возможность получения разрешений от местной администрации и т. д. Все эти факторы должны быть учтены производственной командой, прежде чем выбирать место, и машинное обучение может быть большим подспорьем в этом. Алгоритм машинного обучения может использоваться для поиска списка оптимальных местоположений в мире на основе всех ограничений, которые необходимо удовлетворить.
5. Качество контента
Почему Netflix так популярен? Это потому, что это не только потоковая платформа, но и удобство для всех ее пользователей. Красивый пользовательский интерфейс, персонализированные рекомендации, разнообразие вариантов субтитров на каждом языке, оригинальная творческая продукция - все это делает Netflix тем, чем он является! Подумайте, вы бы увлеклись Netflix, если бы их качество было не таким хорошим? Нет. Вот почему управление качеством контента является такой важной частью Netflix. И для этого они используют машинное обучение! Netflix создал контролируемый алгоритм контроля качества, который передает или не передает такой контент, как аудио, видео, текст субтитров и т. Д., На основе данных, на которых он был обучен. Если какой-либо контент терпит неудачу, он дополнительно проверяется с помощью ручного контроля качества, чтобы гарантировать, что только лучшее качество достигнуто пользователями. В конце концов, вы, вероятно, не стали бы смотреть «Очень странные дела» на Netflix, если бы субтитры были неправильными или звук отставал от видео.
Заключение
Как видите, Netflix использует машинное обучение разными способами. Все, что вы видите на сайте, включая вашу главную страницу и даже рекомендации, персонализировано в соответствии с вашими вкусами. И это только начало! Все аспекты вашего пользовательского опыта, включая безупречное качество видео, миниатюры, которые вы видите, качество субтитров и звука и т. Д., Имеют некоторую часть машинного обучения. Так что в следующий раз, когда вы будете смотреть «Очень странные дела» на Netflix, помните, что вы смотрите не просто сериал, а смесь развлечений и передовых технологий, чтобы предоставить вам такой опыт.