Netflix, Daha İyi Öneriler İçin Makine Öğrenimini ve Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?

Yaklaşık 74 milyon ABD ve Kanada merkezli abonesi ve 200 milyon küresel abonesi ile Netflix, akış alanında liderdir.

Netflix, 1997 yılında bir film kiralama hizmeti olarak kuruldu. Müşterilere posta yoluyla DVD gönderirlerdi ve 2007'de çevrimiçi akış hizmetlerini başlattılar. Gerisi tarih. Şu anda, şirketin piyasa değeri 200 milyar doların çok üzerinde ve uzun bir yol kat etti.

Olağanüstü başarılarının ardındaki sır nedir?

Bazıları yenilik yapabileceklerini söylerken, diğerleri sadece ilk oldukları için başarılı olduklarını söyleyebilir. Ancak Netflix'in başarısının arkasındaki en büyük nedenin, rakiplerinden önce ML kullanmaya başlaması olduğunu pek kimse bilmiyor.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın En İyi Üniversitelerinden - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Gelişmiş Sertifika Programından Çevrimiçi En İyi Makine Öğrenimi Sertifikalarını alın.

Ancak Netflix'in sektörde ilerlemek için makine öğrenimini nasıl kullandığı hakkında konuşmadan önce, önce makine öğrenimine aşina olalım:

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, veri ve deneyim yoluyla otomatik olarak gelişen bilgisayar algoritmalarının incelenmesini ifade eder. İnsan müdahalesine ihtiyaç duymadan görevleri kendileri yürütür ve yürütmelerinden öğrenirler.

Makine öğrenimi, görüntü tanıma, konuşma tanıma, yazım denetimi ve spam filtreleme gibi günlük hayatımızda çok sayıda uygulamaya sahiptir.

Netflix dışında, operasyonlarını geliştirmek için makine öğrenimini kullanan birçok başka şirket ve kuruluş var. Bunlar Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart vb.

Makine Öğrenimi Netflix'te Neleri Etkiler?

Derin makine öğreniminin Netflix altyapısından nasıl geçtiğini bilseniz şaşırırsınız. Kullanıcı deneyiminden içerik oluşturmaya kadar, makine öğrenimi neredeyse Netflix'in her alanında oynayacak bir role sahiptir.

Makine öğreniminin etkisini Netflix'in aşağıdaki alanlarında bulabilirsiniz:

Netflix Ana Sayfası

Netflix'i açtığınızda ilk olarak izlediğiniz diziler ve Netflix'in izlemenizi önerdiği dizilerle dolu ana sayfanızla karşılaşıyorsunuz.

Netflix'in size hangi programları önermesi gerektiğini nasıl belirlediğini biliyor musunuz?

Tahmin ettiniz – makine öğrenimini kullanıyorlar.

Netflix, size ve diğer kullanıcılara diziler ve filmler önermek için "öneri motoru" adı verilen bir makine öğrenimi teknolojisi kullanır. Adından da anlaşılacağı gibi, bir öneri sistemi, mevcut verilere dayalı olarak kullanıcılara ürün ve hizmetler önerir.

Netflix, dünyanın en gelişmiş öneri sistemlerinden birine sahiptir. Öneri sistemlerinin size bir şov önermeyi düşündüğü şeylerden bazıları şunlardır:

1. Seçtiğiniz türler (hesabı oluştururken seçtiğiniz türler).
2. İzlediğiniz şovların ve filmlerin türü
3. İzlediğiniz oyuncular ve yönetmenler.
4. Sizinkine benzer zevklere sahip insanların izlediği diziler ve filmler.

Muhtemelen Netflix'in hangi şovların önerileceğini belirlemek için kullandığı bir sürü başka faktör vardır. Amaçları: sizi mümkün olduğunca uzun süre ekrana bağlı tutmak.

küçük resimler

Bir şov veya film için gördüğünüz küçük resimler, mutlaka en iyi arkadaşınızın ana sayfasında gezinirken gördüğü resimler olmayabilir.

Netflix, tıklama şansınızın en yüksek olduğu küçük resimleri belirlemek için makine öğrenimini kullanır. Her şov ve film için farklı küçük resimleri var ve ML algoritmaları bunları sürekli olarak kullanıcılarla test ediyor.

En çok tıklamayı alan ve en çok ilgiyi yaratan küçük resimler, tıklama almayanlara göre tercih edilir.

Makine öğrenimi, Netflix'in her dizi ve film için kişiselleştirilmiş, otomatik olarak oluşturulmuş küçük resimler sunmasını sağlar. Seçtikleri küçük resim, en yüksek tıklanma şansına sahip olmalarını sağlamak için tercihlerinize ve izleme geçmişine bağlıdır.

Örneğin, Riverdale'in iki küçük resmi olabilir, ciddi bir gizem ve romantik bir tane. Göreceğiniz, en çok hangi türü tercih ettiğinize bağlı olacaktır. Bir küçük resme tıklamak, şovu veya filmi izleme şansınızı artırır. Netflix'in size en çok beğendiğiniz küçük resmi göstermeye odaklanmasının nedeni budur.

Akış Kalitesi

Bir şov izlerken, olabilecek en kötü şey nedir? arabelleğe alma.

Hangi akış hizmetini kullanırsanız kullanın, arabelleğe alma büyük bir sorun olabilir. Arabelleğe alma nedeniyle insanlar birkaç saniye bekledikten sonra platformdan hemen çıkma eğilimindedir. Netflix bu sorunun çok iyi farkında.

Ara belleğe alma, bir müşterinin deneyimini mahvedebilir ve Netflix'in değerli zamanını geri almasını zorlaştırabilir. Ayrıca, müşteri platformları değiştirebilir ve rakiplerinin Hulu, Amazon Prime, HBO MAX veya Disney+ gibi platformlarında bir şeyler izlemeye başlayabilir.

Bu soruna karşı koymak için, biri makine öğrenimi olan birçok çözüm uyguladılar.

Makine öğrenimi, abonelerinin hizmetlerini kullanımlarını yakından takip etmelerini sağlar. Bu algoritmalar, çoğu kişinin hizmetlerini ne zaman kullandığını ve bu sayının ne zaman en düşük olduğunu belirlemek için kullanıcılarının görüntüleme modellerini tahmin eder.

Ardından, bu bilgileri görüntüleyenlere en yakın bölgesel sunucuları önbelleğe almak için kullanırlar ve bu kullanıcılar hizmeti kullandığında arabelleğe alma (veya minimum arabelleğe alma) oluşmamasını sağlar.

Bir Gösterinin (veya filmin) Konumu

Netflix, yalnızca film ve şov göstermek için bir akış platformu değildir. Onlar da bir prodüksiyon şirketi. Benzersiz içerik üretmek, gelirlerini ve karlılıklarını artırmalarına yardımcı olur.

Şimdiye kadar, bu strateji şaşırtıcı derecede iyi çalıştı çünkü yıllar içinde Netflix orijinal içeriğinin miktarı önemli ölçüde arttı. 2019 yılında , bir önceki yıla göre %80 daha fazla, 2.769 saat özgün içerik ürettiler .

Her gösteri bir çekim yeri gerektirir. Netflix, belirli bir şov veya film için hangi çekim yerinin mükemmel olacağını belirlemek için makine öğrenimini kullanır.

Mürettebat ve oyuncu kadrosunun maliyet ve programlarını, atış gereksinimlerini (şehir, çöl, köy vb.), hava durumunu, izin alma olasılığını ve diğer birçok ilgili faktörü kontrol etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanırlar. Makine öğrenimi, bu sayısız faktörü hızla kontrol etmelerini ve analiz etmelerini sağlayarak, uygun bir çekim yerini hızla bulmalarını sağlar.

yaratıcılık

Muhtemelen Netflix'teki en büyük makine öğrenimi uygulaması içerik oluşturmadır. Çoğu prodüksiyon şirketinin aksine, Netflix bir teknoloji şirketi gibi davranır. Yalnızca birkaç yazarın veya içerik oluşturucunun yaratıcılığına dayalı içerik oluşturmazlar. Bunun yerine, pazar araştırması yapmak ve belirli bir pazar segmenti için hangi tür içeriğin en uygun olacağını bulmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanırlar.

Makine öğrenimi algoritmaları, pazar trendlerinin bir adım önünde olmalarına ve herkes için şovlar ve filmler oluşturmalarına yardımcı olur. ABD'deki akış sağlayıcıların en popüler 10 orijinal video dizisinden sekizi Netflix'e ait olduğundan , yaklaşımları onlara önemli ölçüde yardımcı oldu .

Araştırmaları, farklı pazar segmentlerine girmelerine yardımcı olur. Örneğin, gençlerin içerik tercihi evli çiftlerinkinden büyük ölçüde farklı olacaktır. Kapsamlı pazar araştırması ve makine öğrenimi uygulaması sayesinde Netflix, farklı bir kitle tabanının içerik gereksinimlerini başarıyla karşılayabilir.

Sır Çıktı

Artık Netflix'in olağanüstü başarısının ardındaki sırrı biliyorsunuz. İşlerinin neredeyse her alanında makine öğrenimi ve veri bilimi gibi en son teknolojileri kullanıyorlar.

Bu, rakiplerinin önünde olmalarına ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmalarına yardımcı olur. ABD'deki en büyük akış hizmeti sağlayıcısı olmalarının önemli bir nedeni.

Netflix ve makine öğrenimi kullanımı hakkında ne düşünüyorsunuz? En ilgi çekici bulduğunuz makine öğrenimi uygulaması hangisiydi?

Öğrenilen tüm becerilerle, becerilerinizi test etmek ve daha fazla uygulamalı olmak için diğer rekabetçi platformlarda da aktif olabilirsiniz. Kurs hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası sayfasına göz atın ve daha fazla bilgi için kariyer danışmanımızla görüşün.