Netflix 如何使用机器学习和人工智能来获得更好的推荐？

Netflix拥有近7400 万美国和加拿大用户以及 2 亿全球用户，是流媒体领域的领导者。

Netflix 成立于 1997 年，提供电影租赁服务。 他们过去通过邮件将 DVD 发送给客户，并在 2007 年推出了在线流媒体服务。 剩下的就是历史了。 目前，该公司的市值远远超过 2000 亿美元，并且已经取得了长足的进步。

他们惊人的成功背后的秘诀是什么？

有些人可能会说他们可以创新，而另一些人可能会说他们成功只是因为他们是第一个。 然而，没有多少人知道 Netflix 成功背后的最大原因是它在竞争对手之前就开始利用 ML。

从世界顶级大学在线获得最佳机器学习认证——机器学习和人工智能领域的硕士、行政研究生课程和高级证书课程，以加快您的职业生涯。

但在我们谈论 Netflix 如何使用机器学习在行业中取得领先之前，让我们先熟悉一下机器学习：

什么是机器学习？

机器学习是指研究通过数据和经验自动改进的计算机算法。 他们自行执行任务并从执行过程中学习，无需人工干预。

机器学习在我们的日常生活中有许多应用，例如图像识别、语音识别、拼写检查和垃圾邮件过滤。

除了 Netflix，还有许多其他公司和组织使用机器学习来增强他们的运营。 其中包括亚马逊、苹果、谷歌、Facebook、沃尔玛等。

机器学习对 Netflix 有何影响？

你会惊讶地发现深度机器学习是如何在 Netflix 的基础设施中运行的。 从用户体验到内容创建，机器学习几乎可以在 Netflix 的每个方面发挥作用。

您可以在 Netflix 的以下领域发现机器学习的影响：

Netflix 主页

当您打开 Netflix 时，首先会看到您的主页，其中充满了您观看的节目以及 Netflix 推荐您观看的节目。

您知道 Netflix 如何确定应该向您推荐哪些节目吗？

你猜对了——他们使用机器学习。

Netflix 使用称为“推荐引擎”的 ML 技术向您和其他用户推荐节目和电影。 顾名思义，推荐系统根据可用数据向用户推荐产品和服务。

Netflix 拥有世界上最复杂的推荐系统之一。 他们的推荐系统考虑向您推荐节目的一些事情是：

1. 您选择的流派（您在设置帐户时选择的流派）。
2. 您看过的节目和电影的类型
3. 你看过的演员和导演。
4. 与您有相似品味的人观看的节目和电影。

Netflix 可能使用大量其他因素来确定推荐哪些节目。 他们的目标：让你尽可能长时间地呆在屏幕上。

缩略图

您看到的节目或电影的缩略图不一定是您最好的朋友在滚动浏览主页时看到的缩略图。

Netflix 使用机器学习来确定您最有可能点击的缩略图。 他们为每个节目和电影都有不同的缩略图，他们的机器学习算法不断地与用户一起测试它们。

获得最多点击和产生最大兴趣的缩略图比那些没有获得点击的缩略图获得优先权。

机器学习使 Netflix 能够为每个节目和电影提供个性化的自动生成缩略图。 他们选择的缩略图取决于您的偏好和观看历史记录，以确保他们最有可能被点击。

例如，Riverdale 可以有两个缩略图，一个是严肃的神秘，一个是浪漫的。 您将看到的取决于您最喜欢哪种类型。 单击缩略图会增加观看节目或电影的机会。 这就是为什么 Netflix 非常注重向您展示您最喜欢的缩略图的原因。

流媒体质量

当你在看一个节目时，可能发生的最糟糕的事情是什么？ 缓冲。

无论您使用哪种流媒体服务，缓冲都可能是一个大问题。 由于缓冲，人们倾向于在等待几秒钟后立即退出平台。 Netflix 很清楚这个问题。

缓冲可能会破坏客户的体验，并使 Netflix 难以收回宝贵的时间。 此外，客户可能会切换平台并开始在竞争对手的平台上观看某些内容，例如 Hulu、Amazon Prime、HBO MAX 或 Disney+。

他们已经实施了许多解决方案来解决这个问题，其中之一就是机器学习。

机器学习使他们能够密切关注订阅者对其服务的使用情况。 这些算法会预测用户的观看模式，以确定大多数人何时使用他们的服务以及该数字何时最低。

然后，他们使用这些信息来缓存离观众最近的区域服务器，确保在这些用户使用服务时不会发生缓冲（或最小缓冲）。

演出（或电影）的位置

Netflix 不仅仅是一个播放电影和节目的流媒体平台。 他们也是一家生产公司。 制作独特的内容有助于增加他们的收入和盈利能力。

到目前为止，这种策略的效果非常好，因为多年来，Netflix 原创内容的数量大幅增加。 2019年，他们制作了2769小时的原创内容，比上一年增加了80%。

每个节目都需要一个拍摄地点。 Netflix 使用机器学习来确定哪个拍摄地点最适合特定节目或电影。

他们使用机器学习算法来检查工作人员和演员的成本和时间表、拍摄要求（城市、沙漠、村庄等）、天气、获得许可证的可能性以及许多其他相关因素。 机器学习使他们能够快速检查和分析这些众多因素，确保他们快速找到合适的拍摄地点。

创造力

机器学习在 Netflix 中的最大应用可能是内容创作。 与大多数制作公司不同，Netflix 是一家科技企业。 他们不会仅仅根据少数作家或内容创作者的创造力来创作内容。 相反，他们使用机器学习算法进行市场研究，并找出最适合特定细分市场的内容类型。

ML 算法帮助他们保持领先于市场趋势并为每个人制作节目和电影。 他们的方法极大地帮助了他们，因为美国流媒体提供商最受欢迎的 10 部原创视频系列中有 8 部来自 Netflix。

他们的研究帮助他们渗透到不同的细分市场。 例如，青少年的内容偏好与已婚夫妇的差异很大。 通过深入的市场研究和 ML 实施，Netflix 可以成功满足不同受众群体的内容需求。

秘密出来了

现在您知道 Netflix 惊人成功背后的秘密。 他们在几乎所有业务领域都使用机器学习和数据科学等最新技术。

这有助于他们在竞争中保持领先，并提供更好的用户体验。 这是他们成为美国最大的流媒体服务提供商的一个突出原因。

您如何看待 Netflix 及其对机器学习的使用？ 您觉得哪个机器学习应用程序最有趣？

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