Как Netflix использует машинное обучение и искусственный интеллект для получения лучших рекомендаций?

Имея почти 74 миллиона подписчиков в США и Канаде и 200 миллионов подписчиков по всему миру, Netflix является лидером на арене потокового вещания.

Netflix был основан в 1997 году как сервис проката фильмов. Раньше они отправляли DVD клиентам по почте, а в 2007 году запустили свой онлайн-сервис потокового вещания. Остальное уже история. В настоящее время рыночная капитализация компании значительно превышает 200 миллиардов долларов и прошла долгий путь.

В чем секрет их феноменального успеха?

Некоторые могут сказать, что они могут внедрять инновации, в то время как другие могут сказать, что они успешны только потому, что они были первыми. Однако немногие знают, что главная причина успеха Netflix заключается в том, что он начал использовать машинное обучение раньше, чем его конкуренты.

Получите лучшие онлайн-сертификаты по машинному обучению от лучших университетов мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и программы расширенных сертификатов в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Но прежде чем мы поговорим о том, как Netflix использует машинное обучение для продвижения в отрасли, давайте сначала познакомимся с машинным обучением:

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение относится к изучению компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются с помощью данных и опыта. Они выполняют задачи и учатся на их выполнении сами по себе, не требуя вмешательства человека.

Машинное обучение имеет множество применений в нашей повседневной жизни, таких как распознавание изображений, распознавание речи, проверка орфографии и фильтрация спама.

Помимо Netflix, существует множество других компаний и организаций, которые используют машинное обучение для улучшения своей деятельности. К ним относятся Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart и др.

На что влияет машинное обучение в Netflix?

Вы будете удивлены, узнав, как глубокое машинное обучение работает в инфраструктуре Netflix. От взаимодействия с пользователем до создания контента машинное обучение играет роль практически во всех аспектах Netflix.

Вы можете обнаружить влияние машинного обучения в следующих областях Netflix:

Домашняя страница Нетфликс

Когда вы открываете Netflix, вас сначала встречает домашняя страница, заполненная передачами, которые вы смотрели, и передачами, которые Netflix рекомендует вам смотреть.

Вы знаете, как Netflix определяет, какие шоу он должен вам рекомендовать?

Как вы уже догадались, они используют машинное обучение.

Netflix использует технологию машинного обучения, называемую «механизм рекомендаций», чтобы предлагать шоу и фильмы вам и другим пользователям. Как следует из названия, рекомендательная система рекомендует продукты и услуги пользователям на основе имеющихся данных.

Netflix имеет одну из самых сложных систем рекомендаций в мире. Некоторые из вещей, которые их системы рекомендаций рассматривают, чтобы предложить вам шоу:

1. Выбранные вами жанры (жанры, которые вы выбираете при настройке учетной записи).
2. Жанр сериалов и фильмов, которые вы смотрели
3. Актеры и режиссеры, которых вы смотрели.
4. Сериалы и фильмы смотрят люди со схожими с вашими вкусами.

Вероятно, есть масса других факторов, которые Netflix использует, чтобы определить, какие шоу рекомендовать. Их цель: удержать вас на экране как можно дольше.

Миниатюры

Миниатюры, которые вы видите для шоу или фильма, не обязательно являются теми, которые видит ваш лучший друг, когда прокручивает свою домашнюю страницу.

Netflix использует машинное обучение, чтобы определить, на какие миниатюры у вас больше всего шансов нажать. У них есть разные миниатюры для каждого шоу и фильма, и их алгоритмы машинного обучения постоянно проверяют их на пользователях.

Миниатюры, которые получают наибольшее количество кликов и вызывают наибольший интерес, получают предпочтение перед теми, которые не получают кликов.

Машинное обучение позволяет Netflix создавать персонализированные миниатюры для каждого шоу и фильма. Выбранная ими миниатюра зависит от ваших предпочтений и истории просмотров, чтобы обеспечить наибольшую вероятность того, что на нее нажмут.

Например, у Ривердейла может быть две миниатюры: серьезная загадка и романтическая. Тот, который вы увидите, будет зависеть от того, какой жанр вы предпочитаете больше всего. Щелчок по миниатюре увеличивает ваши шансы на просмотр шоу или фильма. Вот почему Netflix уделяет большое внимание показу миниатюр, которые вам больше всего нравятся.

Потоковое качество

Когда вы смотрите шоу, что самое худшее может случиться? Буферизация.

Буферизация может быть огромной проблемой, независимо от того, какой потоковый сервис вы используете. Люди, как правило, сразу же покидают платформу после ожидания в течение нескольких секунд из-за буферизации. Нетфликс хорошо знает об этой проблеме.

Буферизация может испортить впечатление клиента и затруднить для Netflix возвращение их драгоценного времени. Более того, клиент может сменить платформу и начать смотреть что-то на платформах своих конкурентов, таких как Hulu, Amazon Prime, HBO MAX или Disney+.

Они внедрили множество решений для решения этой проблемы, одним из которых является машинное обучение.

Машинное обучение позволяет им внимательно следить за тем, как их подписчики используют свои услуги. Эти алгоритмы предсказывают модели просмотра своих пользователей, чтобы определить, когда большинство людей используют их сервис и когда это число является наименьшим.

Затем они используют эту информацию для кэширования ближайших к зрителям региональных серверов, гарантируя отсутствие буферизации (или минимальную буферизацию), когда эти пользователи используют службу.

Место проведения шоу (или фильма)

Netflix — это не просто потоковая платформа для показа фильмов и шоу. Они же и производственная компания. Создание уникального контента помогает увеличить их доход и прибыльность.

До сих пор эта стратегия работала на удивление хорошо, потому что с годами количество оригинального контента Netflix значительно увеличилось. В 2019 году они произвели 2769 часов оригинального контента , что на 80% больше, чем в предыдущем году.

Каждое шоу требует съемочной площадки. Netflix использует машинное обучение, чтобы определить, какое место съемки идеально подходит для того или иного шоу или фильма.

Они используют алгоритмы машинного обучения для проверки стоимости и расписания съемочной группы и актеров, условий съемки (город, пустыня, деревня и т. д.), погоды, возможности получения разрешения и многих других важных факторов. Машинное обучение позволяет им быстро проверять и анализировать эти многочисленные факторы, гарантируя, что они быстро найдут подходящее место для съемки.

Творчество

Вероятно, самое большое применение машинного обучения в Netflix — создание контента. В отличие от большинства продюсерских компаний, Netflix ведет себя как технологическое предприятие. Они не создают контент исключительно на основе творчества нескольких писателей или создателей контента. Вместо этого они используют алгоритмы машинного обучения для проведения маркетинговых исследований и определения того, какой тип контента будет наиболее подходящим для определенного сегмента рынка.

Алгоритмы машинного обучения помогают им опережать тенденции рынка и создавать шоу и фильмы для всех. Их подход существенно помог им, так как восемь из 10 самых популярных оригинальных видеосериалов от поставщиков потокового вещания в США принадлежат Netflix.

Их исследования помогают им проникать в различные сегменты рынка. Например, содержательные предпочтения подростков будут резко отличаться от предпочтений супружеских пар. Благодаря тщательному исследованию рынка и внедрению машинного обучения Netflix может успешно удовлетворить требования разнообразной аудитории к контенту.

Секрет раскрыт

Теперь вы знаете секрет феноменального успеха Netflix. Они используют новейшие технологии, такие как машинное обучение и наука о данных, практически во всех сферах своего бизнеса.

Это помогает им оставаться впереди своих конкурентов и предлагать лучший пользовательский опыт. Это важная причина, по которой они являются крупнейшим поставщиком потоковых услуг в США.

Что вы думаете о Netflix и использовании машинного обучения? Какое приложение машинного обучения показалось вам наиболее интригующим?

Со всеми приобретенными навыками вы также можете активно участвовать в других соревновательных платформах, чтобы проверить свои навыки и получить еще больше практических навыков. Если вам интересно узнать больше о курсе, посетите страницу магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта и поговорите с нашим консультантом по вопросам карьеры для получения дополнительной информации.