وفقًا لبحث جديد من جامعة تكساس في أوستن ، يمكن للتعلم الآلي أن يقرب تجربة في إنشاء قوائم تشغيل موسيقى فائقة الشخصية تتكيف مع الحالة المزاجية لكل مستخدم.
قامت Maytal Saar-Tsechansky ، أستاذة المعلومات والمخاطر وإدارة العمليات في كلية McCombs للأعمال ، مع زوج من الباحثين في علوم الكمبيوتر في الجامعة ، بإنشاء "دي جي شخصي". من خلال بحثهم الجديد بعنوان ، "الموسيقى المناسبة في الوقت المناسب: قوائم التشغيل المخصصة التكيفية بناءً على نمذجة التسلسل" ، المنشورة في MIS Quarterly ، فإن هدفهم هو التفوق على تدفق خدمات الموسيقى عن طريق إنشاء قوائم تشغيل تتغير وفقًا لتحولات كل فرد مع حالته المزاجية
تقول Maytal Saar-Tsechansky : "سواء كنت داخل السيارة بعد يوم طويل من الاجتماعات ، أو كنت تغادر الفراش صباح أحد أيام الأسبوع ، فيجب أن تصمم الموسيقى توصياتها حسب حالتك المزاجية المتغيرة".
بدأ المشروع باعتباره من بنات أفكار إيلاد ليبمان ، وهو دكتوراه طالب في علوم الكمبيوتر بجامعة UT Austin ، وهو حاصل أيضًا على شهادة في تكوين الموسيقى. البرنامج الذي صممته Maytal Saar-Tsechansky و أستاذ علوم الكمبيوتر UT بيتر ستون يدير سلسلة من حلقات التعليق. إنه يجرب أغنية ، ويقوم المستمع بتقييمها ، ويستجيب البرنامج لهذا التصنيف في اختيار الأغنية التالية. يقول ليبمان "بعد ذلك ، يمكنك تغيير النموذج وفقًا لذلك".
يتكيف البرنامج مع مزاج المستمع ، مع مراعاة ليس فقط الأغاني التي سيستمتع لها ، بل وأيضًا حسب الترتيب. يتم تنظيم الأغاني بذكاء ، مما يؤدي إلى تسلسل تعبيري "يشبه الدي جي" ، بدلاً من تسلسل عشوائي.
أثناء تشغيل أغنية واحدة ، فإنها تولد عشرات الآلاف من التتابعات الممكنة ، وتتوقع أي أغنية سوف ترضي المستمع أكثر من غيرها. إنها تقدم الأغنية التالية في قائمة التشغيل هذه - وبينما يتم تشغيل هذه الأغنية ، فإنها تخلق تسلسل اختبارات جديدة.
في التعلم الآلي ، تُعرف هذه الآلية باسم بحث Monte Carlo — الذي ألهم اسم البرنامج: DJ-MC.
يمكن تكييف البرنامج مع أنواع أخرى من الوسائط ، من القصص الإخبارية إلى مقاطع الفيديو.
يقول ليبمان: "لا تتمتع خوارزميات التعلم بذوق ، بل تحتوي فقط على بيانات". "يمكنك استبدال مجموعة البيانات بأي شيء ، طالما أن الناس يستهلكونها بطريقة مماثلة."
تقول Maytal Saar-Tsechansky : "سواء كنت داخل السيارة بعد يوم طويل من الاجتماعات ، أو كنت تغادر الفراش صباح أحد أيام الأسبوع ، فيجب أن تصمم الموسيقى توصياتها حسب حالتك المزاجية المتغيرة".
بدأ المشروع باعتباره من بنات أفكار إيلاد ليبمان ، وهو دكتوراه طالب في علوم الكمبيوتر بجامعة UT Austin ، وهو حاصل أيضًا على شهادة في تكوين الموسيقى. البرنامج الذي صممته Maytal Saar-Tsechansky و أستاذ علوم الكمبيوتر UT بيتر ستون يدير سلسلة من حلقات التعليق. إنه يجرب أغنية ، ويقوم المستمع بتقييمها ، ويستجيب البرنامج لهذا التصنيف في اختيار الأغنية التالية. يقول ليبمان "بعد ذلك ، يمكنك تغيير النموذج وفقًا لذلك".
يتكيف البرنامج مع مزاج المستمع ، مع مراعاة ليس فقط الأغاني التي سيستمتع لها ، بل وأيضًا حسب الترتيب. يتم تنظيم الأغاني بذكاء ، مما يؤدي إلى تسلسل تعبيري "يشبه الدي جي" ، بدلاً من تسلسل عشوائي.
أثناء تشغيل أغنية واحدة ، فإنها تولد عشرات الآلاف من التتابعات الممكنة ، وتتوقع أي أغنية سوف ترضي المستمع أكثر من غيرها. إنها تقدم الأغنية التالية في قائمة التشغيل هذه - وبينما يتم تشغيل هذه الأغنية ، فإنها تخلق تسلسل اختبارات جديدة.
في التعلم الآلي ، تُعرف هذه الآلية باسم بحث Monte Carlo — الذي ألهم اسم البرنامج: DJ-MC.
يمكن تكييف البرنامج مع أنواع أخرى من الوسائط ، من القصص الإخبارية إلى مقاطع الفيديو.
يقول ليبمان: "لا تتمتع خوارزميات التعلم بذوق ، بل تحتوي فقط على بيانات". "يمكنك استبدال مجموعة البيانات بأي شيء ، طالما أن الناس يستهلكونها بطريقة مماثلة."
إرسال تعليق