Netflix가 더 나은 추천을 위해 머신 러닝 및 AI를 사용하는 방법은 무엇입니까?

거의 7,400만 명의 미국 및 캐나다 기반 가입자 와 2억 명의 전 세계 가입자를 보유한 Netflix는 스트리밍 분야의 선두 주자입니다.

넷플릭스는 1997년 영화 대여 서비스로 설립됐다. 그들은 우편으로 고객에게 DVD를 배송하고 2007년에 온라인 스트리밍 서비스를 시작했습니다. 나머지는 역사이다. 현재 이 회사의 시가총액은 2000억 달러를 훨씬 넘어섰고 많은 발전을 이루었습니다.

그들의 놀라운 성공의 비결은 무엇입니까?

어떤 사람들은 혁신할 수 있다고 말할 수도 있고, 다른 사람들은 그들이 처음이기 때문에 성공할 수 있다고 말할 수도 있습니다. 그러나 Netflix가 성공할 수 있었던 가장 큰 이유는 경쟁사보다 먼저 ML을 활용하기 시작했기 때문이라는 사실을 아는 사람은 많지 않습니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 최고의 머신 러닝 인증 을 받으십시오 . 석사, 대학원 대학원 프로그램, ML 및 AI 고급 인증 프로그램을 통해 경력을 빠르게 추적할 수 있습니다.

그러나 Netflix가 업계에서 앞서기 위해 기계 학습을 어떻게 사용하고 있는지 이야기하기 전에 먼저 기계 학습에 익숙해지도록 합시다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 데이터와 경험을 통해 자동으로 개선되는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구를 말합니다. 사람의 개입 없이 스스로 작업을 실행하고 실행을 통해 학습합니다.

머신 러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 맞춤법 검사 및 스팸 필터링과 같이 일상 생활에서 수많은 응용 프로그램을 사용합니다.

Netflix 외에도 머신 러닝을 사용하여 운영을 개선하는 다른 회사와 조직이 많이 있습니다. 여기에는 Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart 등이 포함됩니다.

기계 학습은 Netflix에서 어떤 영향을 미칩니까?

딥 머신 러닝이 Netflix의 인프라를 통해 실행되는 방식을 알면 놀랄 것입니다. 사용자 경험에서 콘텐츠 제작에 이르기까지 머신 러닝은 거의 모든 Netflix 측면에서 중요한 역할을 합니다.

Netflix의 다음 영역에서 머신 러닝의 영향을 확인할 수 있습니다.

넷플릭스 홈페이지

Netflix를 열면 먼저 시청한 프로그램과 Netflix에서 시청할 것을 권장하는 프로그램으로 가득한 홈페이지가 표시됩니다.

Netflix에서 추천해야 할 프로그램을 어떻게 결정하는지 아십니까?

짐작하셨겠지만 그들은 기계 학습을 사용합니다.

Netflix는 "추천 엔진"이라는 ML 기술을 사용하여 귀하와 다른 사용자에게 프로그램과 영화를 제안합니다. 이름에서 알 수 있듯이 추천 시스템은 사용 가능한 데이터를 기반으로 사용자에게 제품과 서비스를 추천합니다.

Netflix는 세계에서 가장 정교한 추천 시스템 중 하나를 보유하고 있습니다. 추천 시스템이 귀하에게 쇼를 제안하기 위해 고려하는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 선택한 장르(계정을 설정할 때 선택한 장르).
2. 당신이 본 쇼와 영화의 장르
3. 당신이 본 배우와 감독.
4. 당신과 비슷한 취향을 가진 사람들이 시청하는 프로그램과 영화.

Netflix가 추천할 프로그램을 결정하는 데 사용하는 다른 요소가 많이 있을 것입니다. 그들의 목표는 가능한 한 오랫동안 화면에 갇힌 상태를 유지하는 것입니다.

썸네일

쇼나 영화에 대해 보는 썸네일이 반드시 가장 친한 친구가 홈페이지를 스크롤할 때 보는 것은 아닙니다.

Netflix는 기계 학습을 사용하여 클릭할 가능성이 가장 높은 미리보기 이미지를 결정합니다. 그들은 모든 쇼와 영화에 대해 다른 썸네일을 가지고 있으며 ML 알고리즘은 사용자와 함께 지속적으로 테스트합니다.

가장 많은 클릭을 얻고 가장 많은 관심을 불러일으키는 썸네일이 클릭이 발생하지 않는 썸네일보다 우선 적용됩니다.

기계 학습을 통해 Netflix는 모든 프로그램과 영화에 대해 개인화된 자동 생성 썸네일을 제공할 수 있습니다. 선택한 썸네일은 클릭 가능성이 가장 높은 환경 설정 및 시청 기록에 따라 다릅니다.

예를 들어, Riverdale은 두 개의 미리보기 이미지를 가질 수 있습니다. 하나는 진지한 미스터리이고 다른 하나는 낭만적인 것입니다. 가장 선호하는 장르에 따라 표시되는 항목이 달라집니다. 썸네일을 클릭하면 프로그램이나 영화를 볼 확률이 높아집니다. 이것이 Netflix가 가장 원하는 썸네일을 보여주는 데 집중하는 이유입니다.

스트리밍 품질

쇼를 볼 때 일어날 수 있는 최악의 일은 무엇입니까? 버퍼링.

어떤 스트리밍 서비스를 사용하든 버퍼링은 큰 문제가 될 수 있습니다. 사람들은 버퍼링 때문에 몇 초 동안 기다린 후 플랫폼을 즉시 종료하는 경향이 있습니다. Netflix는 이 문제를 잘 알고 있습니다.

버퍼링은 고객 경험을 망치고 Netflix가 소중한 시간을 돌려받기 어렵게 만들 수 있습니다. 또한 고객은 플랫폼을 전환하고 Hulu, Amazon Prime, HBO MAX 또는 Disney+와 같은 경쟁사의 플랫폼에서 무언가를 보기 시작할 수 있습니다.

그들은 이 문제를 해결하기 위해 많은 솔루션을 구현했으며 그 중 하나가 기계 학습입니다.

기계 학습을 통해 가입자의 서비스 사용을 면밀히 관찰할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 사용자의 시청 패턴을 예측하여 대부분의 사람들이 서비스를 사용하는 시점과 이 수치가 가장 낮은 시점을 결정합니다.

그런 다음 이 정보를 사용하여 시청자에게 가장 가까운 지역 서버를 캐시하여 해당 사용자가 서비스를 사용할 때 버퍼링(또는 최소 버퍼링)이 발생하지 않도록 합니다.

쇼(또는 영화)의 위치

Netflix는 단순히 영화와 프로그램을 보여주는 스트리밍 플랫폼이 아닙니다. 그들은 또한 생산 회사입니다. 고유한 콘텐츠를 제작하면 수익과 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다.

지금까지 이 전략은 놀라울 정도로 성공적이었습니다. 수년에 걸쳐 Netflix 오리지널 콘텐츠의 양이 크게 증가했기 때문입니다. 2019년 에는 전년 대비 80% 증가한 2,769시간의 오리지널 콘텐츠 를 제작했습니다.

모든 쇼에는 촬영 장소가 필요합니다. Netflix는 머신 러닝을 사용하여 특정 프로그램이나 영화에 가장 적합한 촬영 위치를 결정합니다.

그들은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 승무원 및 출연진의 비용 및 일정, 촬영 요구 사항(도시, 사막, 마을 등), 날씨, 허가 취득 가능성 및 기타 여러 관련 요소를 확인합니다. 머신 러닝을 통해 이러한 수많은 요소를 빠르게 확인하고 분석하여 적절한 촬영 위치를 빠르게 찾을 수 있습니다.

창의력

아마도 Netflix에서 머신 러닝의 가장 큰 응용 프로그램은 콘텐츠 제작일 것입니다. 대부분의 프로덕션 회사와 달리 Netflix는 기술 기업처럼 행동합니다. 소수의 작가나 콘텐츠 제작자의 창의성만으로 콘텐츠를 만들지 않습니다. 대신 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시장 조사를 수행하고 특정 시장 부문에 가장 적합한 콘텐츠 유형을 찾습니다.

ML 알고리즘은 시장 트렌드를 앞서나가고 모두를 위한 프로그램과 영화를 만드는 데 도움이 됩니다. 그들의 접근 방식은 미국 스트리밍 제공업체의 가장 인기 있는 원본 비디오 시리즈 상위 10개 중 8개가 Netflix에 의한 것이기 때문에 실질적으로 도움이 되었습니다.

그들의 연구는 다양한 시장 부문에 침투하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 십대의 콘텐츠 선호도는 결혼한 커플의 콘텐츠 선호도와 크게 다를 것입니다. 철저한 시장 조사와 ML 구현을 통해 Netflix는 다양한 시청자층의 콘텐츠 요구 사항을 성공적으로 충족할 수 있습니다.

비밀이 나왔다

이제 Netflix의 놀라운 성공 뒤에 숨겨진 비밀을 알게 되었습니다. 그들은 비즈니스의 거의 모든 분야에서 기계 학습 및 데이터 과학과 같은 최신 기술을 사용합니다.

이를 통해 경쟁에서 앞서나가고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 이것이 그들이 미국에서 가장 큰 스트리밍 서비스 제공업체인 이유입니다.

Netflix와 기계 학습 사용에 대해 어떻게 생각하십니까? 어떤 머신 러닝 애플리케이션이 가장 흥미로웠나요?

배운 모든 기술을 사용하여 다른 경쟁 플랫폼에서 활동할 수 있을 뿐만 아니라 기술을 테스트하고 더 많은 실습을 할 수 있습니다. 과정에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 기계 학습 및 인공 지능의 과학 석사 페이지를 확인하고 더 자세한 정보는 직업 카운슬러에게 문의하십시오.