Spotify, Müzik Tavsiye Etmek İçin Makine Öğrenimi Modellerini Nasıl Kullanıyor?

Spotify, kullanıcılarına akıllı tahminler ve tavsiyeler kullanan önde gelen müzik uygulamalarından biridir. Oynatma listelerimizi zevkimize göre manuel olarak aradığımız, indirdiğimiz ve düzenlediğimiz günler geride kaldı. Şu anki Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi çağı, Spotify gibi uygulamaların kullanıcıların zevklerini ve beğenilerini anlamasını ve buna göre şarkılar ve küratörlü çalma listeleri önermesini mümkün kıldı.

Bu eğitimin sonunda, aşağıdakiler hakkında bilgi sahibi olacaksınız:

• Spotify ve benzersiz özellikleri
• Spotify akıllı tahminleri nasıl yapar?
• Arkasındaki Makine Öğrenimi

Spotify – Müzik Cin

2000'lerin başında, müzik indirmenin ve dinlemenin en iyi ve en uygun yolu ya üçüncü taraf web sitelerinden ya da korsanlıktı. Her ikisi de önce şarkıyı aramak, sonra indirmek için zaman ve çaba gerektirdi. Dahası, acı, favori şarkıları içeren çalma listeleri oluşturmaktı. Ve bunlar statik çalma listeleriydi. Bu, kullanıcı kendi beğenisine göre şarkıları manuel olarak eklemediği veya kaldırmadığı sürece bir çalma listesinin olduğu gibi kalacağı anlamına geliyordu. O kadar uygun değil.

Bir başka dezavantaj ise sanatçının bakış açısındandı. Popüler sanatçılar, dünya çapındaki tüm listelerde oldukları için yeni yayınlarını pazarlamak için pek fazla sorunla karşılaşmadılar. Ancak yeni ve bağımsız sanatçılar, müziklerini yarattıkları müziği beğenecek geniş bir kitleye ulaştırmak için birçok sorunla karşılaştılar. Bu, potansiyel olarak katil birçok sanatçının hiçbir zaman başarılı olamayacakları veya düşman plak şirketlerine teslim olmak zorunda kaldıkları anlamına geliyordu.

Spotify oyunu değiştirdi. 2008 yılında İsveç'te başlatılan Spotify, müzik akışı endüstrisini ana akım haline getirmeyi amaçladı. Bugün Spotify, aylık yaklaşık 345 milyon aktif kullanıcıya sahip. Spotify, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimini özünde kullanır ve dinleyicileri için dinleme alışkanlıklarından, konumundan, yaşından ve çok daha fazlasından topladığı verilere dayalı olarak öneriler ve küratörlü çalma listeleri yapar.

Dinleyiciler artık zevklerine uygun müzikleri manuel olarak aramak ve indirmek için zaman harcamak zorunda değiller. Artık onlar için özel olarak hazırlanmış çalma listeleri alıyorlar. Ayrıca, her hafta başka türlü keşfedemeyecekleri yeni şarkılar ve sanatçılarla tanışıyorlar. Bu, Makine Öğrenimi kullanılarak da yapılır.

Sadece bu değil, sanatçılar da artık avantaj elde ediyor. Sanatçılar, başka türlü elde edemeyecekleri izleyici kitlesine ulaşırlar. Müzikleri, bu tür müziklerden hoşlanan dinleyicilere otomatik olarak tavsiye edilir. Yani, bu bir kazan-kazan! Şimdi, Machine Learning modellerinden nasıl yararlanıldığını görelim.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi makine öğrenimi kursuna katılın .

Spotify, Makine Öğrenimi ve Veri Biliminden Nasıl Yararlanıyor?

Spotify, Machine Learning'den yararlanarak kullanıcılarına dört ana özellik sunar. Bunlar şunları içerir:

• Ana Sayfa Oynatma Listesi: Kullanıcı uygulamayı açar açmaz ana sayfada çıkan oynatma listesi önerisidir.
• Haftalık Keşfet: Dinleyicinin zevkine göre yeni şarkılarla yenilenen haftalık çalma listesi önerisidir.
• Daily Mix: Dinleyicinin en çok dinlediği ve beğendiği şarkılardan oluşan günlük bir çalma listesidir.
• Time Capsule: Eski klasikler ve diğer popüler retro şarkıları içeren karma bir çalma listesidir.

Bunların dışında, Haftalık Keşfet özelliği Spotify'ın sunduğu amiral gemisi özelliğidir. Her Pazartesi küratörlüğünde bir çalma listesinde 50 yeni şarkı öneren Makine Öğrenimi ve Büyük Veri tabanlı modelleri kullanır. Bu, Spotify'ın bugün bulunduğu yere ulaşmasına yardımcı oldu. Bu özellik yalnızca insanları uygulamaya bağlamakla kalmaz, aynı zamanda daha fazla veri üretir ve bu nedenle öneriler zamanla iyileşir.

Discover Weekly için Spotify, seçilen çalma listesindeki davranışı ve memnuniyeti anlamak için kullanıcıya özel birçok veri toplar. Kullanıcının çalma listesinde ne kadar zaman geçirdiği, şarkıların kaç kez çalındığı, o şarkının albümünde veya sanatçı sayfasında geçirilen süre, kullanıcının bir şarkıyı atlayıp atlamadığı, kullanıcı onu kişisel bir çalma listesine kaydedip kaydetmediğini ve kullanıcının Haftalık Keşfet sayfasına geri dönüp dönmediğini. Spotify, Haftalık Keşfet sayfasını destekleyen 3 tür model kullanır:

1. İşbirlikçi Filtreleme: İşbirlikçi Filtreleme, herhangi bir öneri sisteminde önemli bir bileşendir. Netflix ayrıca bir tane kullanır ve film önermek için derecelendirme sistemini kullanır. Spotify ise herhangi bir derecelendirme sistemi kullanmaz, ancak dinleyicinin öneriden memnun olup olmadığını görmek için kullanıcı davranışı ölçümlerine bağlıdır.
2. Doğal Dil İşleme: Spotify, şarkılar için dünya çapındaki dinleyiciler ve yorumcular tarafından kullanılan dili anlamak için NLP'den yararlanır. NLP sistemleri, blog gönderileri, incelemeler ve mevcut diğer herhangi bir meta veri şeklinde mevcut herhangi bir metin için web'i taramaya devam ediyor. Anahtar kelimeler ayıklanır ve ardından şarkıya vektör temsilleri olarak atanır. Blogda adı geçen benzer sanatçılar da benzer sanatçılar bölümünde toplanmıştır. NLP sistemi ayrıca o belirli sanatçı için blogda birden çok kez kullanılan belirli vektörlere ağırlıklar atar. Ayrıca, kullanılan trend kelimeleri ve onların duygularını/duygularını da takip eder. Aynı zamanda, benzer şarkıları şarkı sözlerine ve bunlarla ilişkili etiketlere göre gruplandırmak için Word2Vec gibi kelime yerleştirme tekniklerini kullanır.
3. Ses Modelleri: Metin tabanlı analizin yanı sıra Spotify, Evrişimli Sinir Ağlarına dayalı Ses modellerini de içerir. Bu ham veriler, modelin şarkıyı gruplandırmasına ve şarkının kullanıcının beğenisine ne kadar yakın olduğunu görmesine yardımcı olur. CNN modelleri, ses yüksekliği, frekans, tempo, dakikadaki vuruş sayısı, kompozisyon, tür vb. gibi farklı şarkı özelliklerini analiz eder. Bu nedenle, benzer ritimlere, tona ve kompozisyona sahip şarkılar, kullanıcı için öneri listelerinde yüksek puan alacaktır.

İlgili: Makine Öğrenimi Modelleri

Gelecekteki Fırsatlar

Spotify, öneri alanında çok iyi bir performans sergiliyor olsa da, kişiselleştirilmiş öneri alanında hala gelişmeye ihtiyacı var. Kullanıcının gerçek memnuniyeti ile Makine Öğrenimi modelinin memnuniyetin ne olduğunu düşündüğü arasındaki farkın kapatılması gerekiyor. Kişiselleştirme teknolojilerini geliştirmek için 2017 yılında bir Fransız girişimi olan Niland'ı satın aldılar.

Bu, kullanıcıların şarkıları beğenilerine göre almalarını sağlayan önerilerin performansını önemli ölçüde artırdı. Spotify ayrıca şarkıları ve çalma listelerini daha iyi bir şekilde paylaşmak için onu daha fazla Sosyal Medya platformuna dönüştürmek istiyor olabilir.

Ayrıca Okuyun: Makine Öğrenimi Proje Fikirleri ve Konuları

Gitmeden önce

Gittikçe daha fazla kullanıcının kaydolmasıyla, Spotify'ın ilgilendiği veriler önümüzdeki yıllarda önemli ölçüde artacak. Bu, yalnızca iyileştirilmiş öneriler için daha iyi bir fırsat değil, aynı zamanda bu kadar çok veriyi işlemek için bir zorluk anlamına da gelir. Böylesine muazzam bir güce sahip olan Spotify verileri, müzik şirketleri ve kayıtlarının yanı sıra, insanların şu anda dinledikleri ve beğendikleri şeylere dayalı olarak önemli iş kararları vermeleri için de kilit rol oynayacak. Bu, kullanıcılar arasında dinlemeleri en üst düzeye çıkarmak için hedeflenen bir müzik yapma stratejisi olacaktır.

Spotify, dinleyicilere yeni podcast'ler önermeyi çok daha iyi hale getirmek için Podcast'ler bölümünü de dönüştürebilir. Benzer temalar ve konular hakkında konuşan podcast'ler birlikte gruplandırılabilir ve ardından önerilerde kullanılabilir. Apple Music ve YouTube Music gibi uygulamaların artan rekabeti ile müzik teknolojisi alanının yıllar içinde nasıl geliştiğini görmek ilginç olacak.

Karar ağaçları, makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve atamalar, IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.