Cum folosește Netflix învățarea automată și inteligența artificială pentru o recomandare mai bună?

Cu aproape 74 de milioane de abonați din SUA și Canada și 200 de milioane de abonați la nivel mondial, Netflix este lider în arena streamingului.

Netflix a fost fondat în 1997 ca un serviciu de închiriere de filme. Obișnuiau să expedieze DVD-uri clienților prin poștă, iar în 2007 și-au lansat serviciul de streaming online. Restul este istorie. În prezent, capitalizarea de piață a companiei depășește cu mult 200 de miliarde de dolari și a parcurs un drum lung.

Care este secretul din spatele succesului lor fenomenal?

Unii ar putea spune că pot inova, în timp ce alții ar putea spune că au succes doar pentru că au fost primii. Cu toate acestea, nu mulți știu că cel mai mare motiv din spatele succesului Netflix este că a început să folosească ML înainte de concurenții săi.

Obțineți cele mai bune certificări de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Dar înainte de a vorbi despre modul în care Netflix a folosit învățarea automată pentru a avansa în industrie, să ne familiarizăm mai întâi cu învățarea automată:

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată se referă la studiul algoritmilor de computer care se îmbunătățesc automat prin date și experiență. Ei execută sarcini și învață singuri din execuția lor, fără a necesita intervenția umană.

Învățarea automată are numeroase aplicații în viața noastră de zi cu zi, cum ar fi recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii, verificările ortografice și filtrarea spamului.

În afară de Netflix, există o mulțime de alte companii și organizații care folosesc machine learning pentru a-și îmbunătăți operațiunile. Acestea includ Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart etc.

Ce lucruri afectează învățarea automată în Netflix?

Ai fi surprins să știi cât de profundă rulează învățarea automată prin infrastructura Netflix. De la experiența utilizatorului până la crearea de conținut, învățarea automată are un rol de jucat în aproape fiecare aspect Netflix.

Puteți găsi impactul învățării automate în următoarele domenii ale Netflix:

Pagina de pornire Netflix

Când deschideți Netflix, sunteți mai întâi întâmpinat cu pagina dvs. de pornire, plină de emisiuni pe care le-ați vizionat și emisiunile pe care Netflix vă recomandă să le urmăriți.

Știi cum Netflix stabilește ce emisiuni ar trebui să ți-o recomande?

Ai ghicit – folosesc machine learning.

Netflix folosește o tehnologie ML numită „motor de recomandare” pentru a vă sugera emisiuni și filme ție și altor utilizatori. După cum sugerează și numele, un sistem de recomandare recomandă utilizatorilor produse și servicii pe baza datelor disponibile.

Netflix are unul dintre cele mai sofisticate sisteme de recomandare din lume. Câteva dintre lucrurile pe care sistemele lor de recomandare le consideră pentru a vă sugera o emisiune sunt:

1. Genurile alese de dvs. (genurile pe care le alegeți la configurarea contului).
2. Genul emisiunilor și filmelor pe care le-ați vizionat
3. Actorii și regizorii pe care i-ați urmărit.
4. Emisiunile și filmele se uită la oameni cu gusturi similare cu ale dumneavoastră.

Probabil că există o mulțime de alți factori pe care Netflix îi folosește pentru a determina ce emisiuni să recomande. Scopul lor: să te țină lipit de ecran cât mai mult posibil.

Miniaturi

Miniaturile pe care le vedeți pentru o emisiune sau film nu sunt neapărat cele pe care le vede cel mai bun prieten atunci când se derulează prin pagina de pornire.

Netflix folosește învățarea automată pentru a determina pe ce miniaturi aveți cea mai mare șansă să faceți clic. Au miniaturi diferite pentru fiecare serial și film, iar algoritmii lor ML le testează constant cu utilizatorii.

Miniaturile care obțin cele mai multe clicuri și generează cel mai mare interes primesc preferință față de cele care nu primesc clicuri.

Învățarea automată îi permite Netflix să ofere miniaturi personalizate generate automat pentru fiecare emisiune și film. Miniatura aleasă depinde de preferințele dvs. și de istoricul vizionărilor pentru a vă asigura că au cele mai mari șanse de a primi clicuri.

De exemplu, Riverdale poate avea două miniaturi, una serioasă de mister și una romantică. Cel pe care îl veți vedea ar depinde de genul pe care îl preferați cel mai mult. Făcând clic pe o miniatură, vă crește șansele de a viziona emisiunea sau filmul. Acesta este motivul pentru care Netflix se concentrează foarte mult pe a vă arăta miniatura pe care ți-ai dori cel mai mult.

Calitatea streamingului

Când te uiți la o emisiune, care este cel mai rău lucru care se poate întâmpla? Buffering.

Buffering-ul poate fi o problemă uriașă, indiferent de serviciul de streaming pe care îl utilizați. Oamenii au tendința de a părăsi imediat platforma după ce au așteptat câteva secunde din cauza tamponării. Netflix este foarte conștient de această problemă.

Buffering-ul poate distruge experiența unui client și poate face dificil pentru Netflix să-și recupereze timpul prețios. Mai mult, clientul ar putea schimba platforma și începe să vizioneze ceva pe platformele concurenților săi, cum ar fi Hulu, Amazon Prime, HBO MAX sau Disney+.

Ei au implementat multe soluții pentru a contracara această problemă, dintre care una este învățarea automată.

Învățarea automată le permite să urmărească îndeaproape utilizarea serviciilor de către abonați. Acești algoritmi prezic modelele de vizualizare ale utilizatorilor lor pentru a determina când majoritatea oamenilor își folosesc serviciul și când acest număr este cel mai mic.

Apoi, ei folosesc aceste informații pentru a stoca în cache serverele regionale cele mai apropiate de vizualizatori, asigurându-se că nu are loc nicio tamponare (sau tamponare minimă) atunci când acei utilizatori folosesc serviciul.

Locația unui spectacol (sau film)

Netflix nu este doar o platformă de streaming pentru a afișa filme și emisiuni. Sunt și o companie de producție. Producerea de conținut unic ajută la creșterea veniturilor și a profitabilității acestora.

Până acum, această strategie a funcționat uimitor de bine, deoarece, de-a lungul anilor, cantitatea de conținut original Netflix a crescut substanțial. În 2019, au produs 2.769 de ore de conținut original , cu 80% mai mult decât anul precedent.

Fiecare spectacol necesită o locație de filmare. Netflix folosește învățarea automată pentru a determina care locație de filmare ar fi perfectă pentru o anumită emisiune sau film.

Ei folosesc algoritmi de învățare automată pentru a verifica costul și programul echipajului și distribuției, cerințele de filmare (oraș, deșert, sat etc.), vremea, posibilitatea de a obține un permis și mulți alți factori relevanți. Învățarea automată le permite să verifice și să analizeze rapid acești numeroși factori, asigurându-se că găsesc rapid o locație potrivită pentru fotografiere.

Creativitatea

Probabil cea mai mare aplicație a învățării automate în Netflix este în crearea de conținut. Spre deosebire de majoritatea companiilor de producție, Netflix se comportă ca o întreprindere tehnologică. Ei nu creează conținut doar pe baza creativității câtorva scriitori sau creatori de conținut. În schimb, folosesc algoritmi de învățare automată pentru a efectua cercetări de piață și pentru a găsi ce tip de conținut ar fi cel mai potrivit pentru un anumit segment de piață.

Algoritmii ML îi ajută să fie în fața tendințelor pieței și să creeze emisiuni și filme pentru toată lumea. Abordarea lor i-a ajutat în mod substanțial, deoarece opt din primele 10 cele mai populare serii video originale de la furnizorii de streaming din SUA sunt de la Netflix.

Cercetarea lor îi ajută să pătrundă în diferite segmente de piață. De exemplu, preferința de conținut a adolescenților ar diferi drastic de cea a cuplurilor căsătorite. Prin cercetări de piață amănunțite și implementare ML, Netflix poate satisface cu succes cerințele de conținut ale unei baze diverse de public.

Secretul a ieșit

Acum știi secretul din spatele succesului fenomenal al Netflix. Ei folosesc cele mai recente tehnologii, cum ar fi învățarea automată și știința datelor, în aproape toate direcțiile afacerii lor.

Acest lucru îi ajută să rămână în fața concurenței și să ofere o experiență mai bună pentru utilizator. Este un motiv proeminent pentru care sunt cel mai mare furnizor de servicii de streaming din SUA.

Ce părere aveți despre Netflix și despre utilizarea învățării automate? Care aplicație de învățare automată ți s-a părut cea mai intrigantă?

Cu toate abilitățile învățate, puteți deveni activ și pe alte platforme competitive pentru a vă testa abilitățile și a obține și mai mult hands-on. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre curs, consultați pagina Master of Science în Machine Learning și AI și discutați cu consilierul nostru de carieră pentru mai multe informații.