كيف تستخدم Netflix التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للحصول على توصيات أفضل؟

مع ما يقرب من 74 مليون مشترك في الولايات المتحدة وكندا و 200 مليون مشترك عالمي ، تعد Netflix رائدة في ساحة البث.

تأسست Netflix في عام 1997 كخدمة تأجير أفلام. اعتادوا على شحن أقراص DVD إلى العملاء عن طريق البريد ، وفي عام 2007 ، أطلقوا خدمة البث عبر الإنترنت. الباقي هو التاريخ. حاليًا ، تتجاوز القيمة السوقية للشركة 200 مليار دولار وقد قطعت شوطًا طويلاً.

ما سر نجاحهم الهائل؟

قد يقول البعض إنهم يستطيعون الابتكار ، بينما قد يقول آخرون إنهم ناجحون فقط لأنهم كانوا الأوائل. ومع ذلك ، لا يعرف الكثير أن السبب الأكبر وراء نجاح Netflix هو أنها بدأت في الاستفادة من ML قبل منافسيها.

احصل على أفضل شهادات التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

ولكن قبل أن نتحدث عن كيفية استخدام Netflix للتعلم الآلي للمضي قدمًا في الصناعة ، دعنا أولاً نتعرف على التعلم الآلي:

ما هو التعلم الآلي؟

يشير التعلم الآلي إلى دراسة خوارزميات الكمبيوتر التي تتحسن تلقائيًا من خلال البيانات والخبرة. إنهم ينفذون المهام ويتعلمون من تنفيذها بأنفسهم دون الحاجة إلى تدخل بشري.

للتعلم الآلي العديد من التطبيقات في حياتنا اليومية ، مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام والتدقيق الإملائي وتصفية البريد العشوائي.

بصرف النظر عن Netflix ، هناك الكثير من الشركات والمؤسسات الأخرى التي تستخدم التعلم الآلي لتحسين عملياتها. وتشمل هذه Amazon و Apple و Google و Facebook و Walmart وما إلى ذلك.

ما الأشياء التي يؤثر عليها التعلم الآلي في Netflix؟

ستندهش من معرفة مدى عمق التعلم الآلي الذي يعمل من خلال البنية التحتية لـ Netflix. من تجربة المستخدم إلى إنشاء المحتوى ، يلعب التعلم الآلي دورًا في كل جانب من جوانب Netflix تقريبًا.

يمكنك معرفة تأثير التعلم الآلي في المجالات التالية من Netflix:

صفحة Netflix الرئيسية

عند فتح Netflix ، يتم الترحيب بك أولاً بصفحتك الرئيسية ، المليئة بالعروض التي شاهدتها والعروض التي توصي Netflix بمشاهدتها.

هل تعرف كيف تحدد Netflix العروض التي يجب أن توصيك بها؟

لقد خمنت ذلك - فهم يستخدمون التعلم الآلي.

تستخدم Netflix تقنية ML تسمى "محرك التوصية" لاقتراح العروض والأفلام لك وللمستخدمين الآخرين. كما يوحي الاسم ، يوصي نظام التوصية بالمنتجات والخدمات للمستخدمين بناءً على البيانات المتاحة.

تمتلك Netflix أحد أكثر أنظمة التوصيات تطوراً في العالم. بعض الأشياء التي تراها أنظمة التوصيات الخاصة بهم لاقتراح عرض لك هي:

1. الأنواع التي اخترتها (الأنواع التي تختارها أثناء إعداد الحساب).
2. نوع العروض والأفلام التي شاهدتها
3. الممثلين والمخرجين الذين شاهدتهم.
4. العروض والأفلام للأشخاص الذين لديهم ذوق مشابه لساعتك.

من المحتمل أن يكون هناك الكثير من العوامل الأخرى التي يستخدمها Netflix لتحديد العروض التي توصي بها. هدفهم: إبقائك عالقًا على الشاشة لأطول فترة ممكنة.

المصغرات

الصور المصغرة التي تراها لعرض أو فيلم ليست بالضرورة تلك التي يراها صديقك المفضل عند التمرير عبر صفحته الرئيسية.

يستخدم Netflix التعلم الآلي لتحديد الصور المصغرة التي لديك أكبر فرصة للنقر عليها. لديهم صور مصغرة مختلفة لكل عرض وفيلم ، وتقوم خوارزميات ML الخاصة بهم باختبارها باستمرار مع المستخدمين.

الصور المصغرة التي تحصل على أكبر عدد من النقرات وتولد أكبر قدر من الاهتمام تحصل على الأفضلية على تلك التي لا تحصل على نقرات.

يمكّن التعلم الآلي Netflix من تقديم صور مصغرة مخصصة يتم إنشاؤها تلقائيًا لكل عرض وفيلم. تعتمد الصورة المصغرة التي اختاروها على تفضيلاتك وسجل المشاهدة للتأكد من حصولهم على أكبر فرصة للنقر عليها.

على سبيل المثال ، يمكن أن يحتوي Riverdale على صورتين مصغرتين ، واحدة غامضة خطيرة وواحدة رومانسية. سيعتمد النوع الذي تراه على النوع الذي تفضله أكثر. يؤدي النقر فوق الصورة المصغرة إلى زيادة فرصك في مشاهدة العرض أو الفيلم. هذا هو السبب في أن Netflix يركز بشدة على عرض الصورة المصغرة التي تريدها أكثر من غيرها.

جودة البث

عندما تشاهد عرضًا ، ما هو أسوأ شيء يمكن أن يحدث؟ التخزين المؤقت.

يمكن أن يكون التخزين المؤقت مشكلة كبيرة بغض النظر عن خدمة البث التي تستخدمها. يميل الأشخاص إلى الخروج فورًا من النظام الأساسي بعد الانتظار لبضع ثوانٍ بسبب التخزين المؤقت. تدرك Netflix جيدًا هذه المشكلة.

يمكن أن يفسد التخزين المؤقت تجربة العميل ويجعل من الصعب على Netflix استعادة وقته الثمين. علاوة على ذلك ، يمكن للعميل تبديل المنصات والبدء في مشاهدة شيء ما على منصات منافسيه ، مثل Hulu أو Amazon Prime أو HBO MAX أو Disney +.

لقد طبقوا العديد من الحلول لمواجهة هذه المشكلة ، أحدها هو التعلم الآلي.

يمكّنهم التعلم الآلي من مراقبة استخدام المشتركين لخدماتهم عن كثب. تتنبأ هذه الخوارزميات بأنماط مشاهدة مستخدميها لتحديد متى يستخدم معظم الأشخاص خدمتهم ومتى يكون هذا الرقم هو الأدنى.

بعد ذلك ، يستخدمون هذه المعلومات لتخزين الخوادم الإقليمية الأقرب إلى المشاهدين مؤقتًا ، مما يضمن عدم حدوث أي تخزين مؤقت (أو الحد الأدنى من التخزين المؤقت) عندما يستخدم هؤلاء المستخدمون الخدمة.

موقع العرض (أو الفيلم)

Netflix ليست مجرد منصة دفق لعرض الأفلام والعروض. هم أيضا شركة إنتاج. يساعد إنتاج محتوى فريد على زيادة إيراداتهم وربحيتهم.

حتى الآن ، نجحت هذه الإستراتيجية بشكل مثير للدهشة لأنه ، على مر السنين ، زاد مقدار محتوى Netflix الأصلي بشكل كبير. في عام 2019 ، أنتجوا 2769 ساعة من المحتوى الأصلي ، بزيادة 80٪ عن العام السابق.

كل عرض يتطلب موقع تصوير. تستخدم Netflix التعلم الآلي لتحديد موقع التصوير المثالي لعرض أو فيلم معين.

يستخدمون خوارزميات التعلم الآلي للتحقق من التكلفة والجداول الزمنية للطاقم والممثلين ، ومتطلبات التصوير (المدينة ، والصحراء ، والقرية ، وما إلى ذلك) ، والطقس ، وإمكانية الحصول على تصريح ، والعديد من العوامل الأخرى ذات الصلة. يمكّنهم التعلم الآلي من فحص هذه العوامل العديدة وتحليلها بسرعة ، مما يضمن العثور بسرعة على موقع التصوير المناسب.

الإبداع

ربما يكون أكبر تطبيق للتعلم الآلي في Netflix هو إنشاء المحتوى. على عكس معظم شركات الإنتاج ، تتصرف Netflix كمؤسسة تقنية. لا يقومون بإنشاء محتوى فقط بناءً على إبداع عدد قليل من الكتاب أو منشئ المحتوى. بدلاً من ذلك ، يستخدمون خوارزميات التعلم الآلي لإجراء أبحاث السوق والعثور على نوع المحتوى الأكثر ملاءمة لشريحة معينة من السوق.

تساعدهم خوارزميات ML على البقاء في صدارة اتجاهات السوق وإنشاء عروض وأفلام للجميع. لقد ساعدهم نهجهم إلى حد كبير على أن ثمانية من أفضل 10 سلاسل فيديو أصلية الأكثر شهرة من موفري البث في الولايات المتحدة هي بواسطة Netflix.

تساعدهم أبحاثهم على اختراق قطاعات السوق المختلفة. على سبيل المثال ، سيختلف المحتوى المفضل للمراهقين اختلافًا جذريًا عن تفضيل المتزوجين. من خلال أبحاث السوق الشاملة وتنفيذ ML ، يمكن لـ Netflix تلبية متطلبات المحتوى لقاعدة الجمهور المتنوعة بنجاح.

السر خارج

أنت الآن تعرف سر النجاح الهائل لـ Netflix. يستخدمون أحدث التقنيات مثل التعلم الآلي وعلوم البيانات في كل مجال من مجالات أعمالهم تقريبًا.

هذا يساعدهم على البقاء في صدارة منافسيهم وتقديم تجربة مستخدم أفضل. إنه سبب بارز لكونهم أكبر مزود خدمة بث في الولايات المتحدة.

ما رأيك في Netflix واستخدامه للتعلم الآلي؟ ما هو تطبيق التعلم الآلي الذي وجدته أكثر إثارة للاهتمام؟

مع كل المهارات المكتسبة ، يمكنك أن تصبح نشطًا على منصات تنافسية أخرى أيضًا لاختبار مهاراتك والحصول على مزيد من التدريب العملي. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول الدورة ، فراجع صفحة ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتحدث إلى مستشارنا المهني لمزيد من المعلومات.