Wie funktioniert der Netflix-Algorithmus?

Künstliche Intelligenz ist in unserem Alltag zunehmend präsent. Die Gesichtserkennung, die unsere Mobiltelefone zum Entsperren durchführen, ist ein klares Beispiel. Künstliche Intelligenz kann uns jedoch so gut kennenlernen, dass sie beispielsweise die Filme und Serien empfehlen kann, die uns auf den bekanntesten Streaming-Plattformen wie Netflix gefallen werden. Sie tun dies, indem sie die von uns generierten Daten sammeln mit der Nutzung dieser Plattform und basierend auf Profilen, die unseren ähnlich sind.

Dasselbe, was Netflix verwendet, ist auf den übrigen Streaming-Plattformen zu sehen, sowohl bei Videos als auch bei Musik, wie z. B. Spotify. Je häufiger Sie das System verwenden, desto angemessener und genauer werden die Empfehlungen sein.

Welche Daten sammelt der NETFLIX-Algorithmus?

Um Empfehlungen in den jeweiligen Benutzerprofilen der Plattform auszusprechen, sammelt Netflix verschiedene Daten zu Benutzerinteraktionen mit der Plattform. Die Daten sind zum Beispiel die Form des Inhaltskonsums, Geräte, von denen die Visualisierungen gemacht werden, und vieles mehr.

Netflix zeichnet die Suchanfragen auf die aus allen verfügbaren Inhalten bestehen und damit die Interessen der Nutzer kennen. Auch die Wochentage, an denen die Produkte der Plattform am meisten konsumiert werden, oder die Stunden, die in das Ansehen investiert werden, werden erfasst. Offensichtlich dienen die Daten der Inhalte, die ein Profil konsumiert, dazu, den Empfehlungsalgorithmus zurückzugeben , wodurch eine Inhaltsliste generiert wird, die der Ihrer letzten Interaktionen ähnelt.

Netflix registriert auch das Gerät, von dem aus Inhalte angesehen werden, und generiert abhängig davon unterschiedliche Empfehlungen für das eine oder andere Gerät.

Für jedes Benutzerprofil wird eine Verhaltensbasis generiert, die es dem Algorithmus ermöglicht, Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Profilen zu finden und Empfehlungen basierend auf Daten aus ähnlichen Profilen abgeben.

All diese Informationen sind für Unternehmen wie Netflix sehr wertvoll, da durch entsprechende Empfehlungen die Wahrscheinlichkeit steigt, dass wir ihre Inhalte länger konsumieren. Diese Informationen werden auch verwendet, wenn neue Inhalte erstellt werden, von denen sie erwarten können, dass sie erfolgreich sein werden.

Diese Empfehlungen werden von intelligenten Algorithmen generiert, die alle gesammelten Daten über unseren Geschmack, unsere Vorlieben und die Nutzung dieser Plattformen analysieren, besser bekannt als Big Data

NETFLIX und Big Data

Es sind diese Big-Data-Algorithmen, die es uns ermöglichen, die großen Datenmengen zu analysieren, die Benutzer generieren. Big Data und Maschinelles Lernen , genauer gesagt, ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen aus einer großen Datenmenge zu erstellen. Unter diesen Daten identifizieren sie verschiedene Muster, die Vorhersagen ermöglichen.

Von Netflix verwenden sie maschinelles Lernen, um neue Vorhersagemodelle zu erstellen, die es ihnen beispielsweise ermöglichen, zu wissen, ob eine neue Produktion erfolgreich sein wird oder nicht, und sich auf diese Daten zu verlassen, um neue Inhalte zu generieren. Andererseits greifen die neuen Daten auf bestehende Algorithmen zurück, um sie durch die Implementierung neuer Metriken und Bewertungsmethoden zu verbessern.

Viele Ressourcen werden investiert, um Algorithmen unterschiedlicher Art zu entwickeln:neuronale Netze, probabilistische grafische Modelle oder Reinforcement-Learning-Algorithmen , unter anderen. Alle ermöglichen es, dass Netflix uns, wenn wir vor dem Fernseher sitzen, mit nur einem Klick die Inhalte anbietet, die uns interessieren.

Wie bei Netflix sind Informationen und Daten in vielen Sektoren eine große Quelle des Reichtums die sie zunehmend ausnutzen, da sie große Vorteile bringen.

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