Netflix 알고리즘은 어떻게 작동합니까?

인공 지능 우리의 일상 생활에 점점 더 존재합니다. 휴대폰이 잠금을 해제하기 위해 수행하는 안면 인식이 명확한 예입니다. 그러나 인공 지능은 우리를 너무 잘 알게 되어 예를 들어 Netflix와 같은 가장 유명한 스트리밍 플랫폼에서 우리가 좋아할 영화와 시리즈를 추천할 수 있습니다. 그들은 우리가 생성하는 데이터를 수집하여 이를 수행합니다. 해당 플랫폼을 사용하고 당사와 유사한 프로필을 기반으로 합니다.

Netflix가 사용하는 것과 동일한 것을 Spotify와 같은 비디오 및 음악의 나머지 스트리밍 플랫폼에서 볼 수 있습니다. 시스템을 더 많이 사용할수록 권장 사항이 더 적절하고 정확해집니다.

NETFLIX 알고리즘은 어떤 데이터를 수집합니까?

각 플랫폼의 사용자 프로필에서 추천하기 위해 Netflix는 플랫폼과의 사용자 상호 작용에 대한 다양한 데이터를 수집합니다. 데이터는 예를 들어 콘텐츠 소비의 형태, 시각화가 이루어지는 장치 등입니다.

Netflix 검색 기록 사용 가능한 모든 콘텐츠로 구성되어 있으며 이를 통해 사용자의 관심사를 알고 있습니다. 플랫폼의 제품을 가장 많이 소비하는 요일이나 시청에 투자한 시간까지 기록됩니다. 분명히 프로필이 소비하는 콘텐츠의 데이터는 추천 알고리즘을 피드백하는 역할을 합니다. , 마지막 상호작용과 유사한 콘텐츠 목록을 생성합니다.

또한 Netflix는 콘텐츠를 시청하는 기기를 등록하고 이에 따라 기기별로 다른 추천을 생성합니다.

각 사용자 프로필에 대해 알고리즘이 서로 다른 프로필 간의 유사성을 찾을 수 있도록 하는 행동 기반이 생성됩니다. 유사한 프로필의 데이터를 기반으로 추천합니다.

이 모든 정보는 Netflix와 같은 회사에 매우 중요합니다. 적절한 권장 사항을 제공함으로써 우리가 더 많은 시간 동안 콘텐츠를 소비할 가능성이 증가하기 때문입니다. 이 정보는 성공할 것으로 예상되는 새로운 콘텐츠를 제작할 때도 사용됩니다.

이러한 추천은 이러한 플랫폼의 취향, 선호도 및 사용에 대해 수집된 모든 데이터를 분석하는 지능형 알고리즘에 의해 생성되며, 이는 빅 데이터로 더 잘 알려져 있습니다.

NETFLIX 및 빅 데이터

사용자가 생성하는 많은 양의 데이터를 분석할 수 있는 것은 이러한 빅 데이터 알고리즘입니다. 빅 데이터 및 머신 러닝 , 더 구체적으로 말하면, 대량의 데이터에서 기계 학습 모델을 생성할 수 있는 인공 지능의 한 분야입니다. 이 데이터 중에서 예측을 가능하게 하는 다양한 패턴을 식별합니다.

Netflix에서 그들은 기계 학습을 사용하여 예를 들어 새로운 제작이 성공할지 여부를 알고 이 데이터에 의존하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 새로운 예측 모델을 만듭니다. 반면에 새로운 데이터는 새로운 측정항목과 평가 방법론을 구현하여 기존 알고리즘을 개선하기 위해 피드백을 제공합니다.

신경망, 확률적 그래픽 모델 또는 강화 학습 알고리즘과 같은 다양한 유형의 알고리즘을 개발하기 위해 많은 리소스가 투자됩니다. , 무엇보다도. 이 모든 기능을 통해 우리가 텔레비전 앞에 앉았을 때 Netflix에서 클릭 한 번으로 관심 있는 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

Netflix의 경우 많은 섹터에서 정보와 데이터가 부의 훌륭한 원천입니다. 큰 이점을 가져옴에 따라 점점 더 많이 이용하고 있습니다.

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