Makine Öğrenimi Rehberi yayınlandı!



← Haberler

Spotify Haftalık Keşif Listenizi Makine Öğrenimi ile Oluşturuyor

Akademi 4.0 Ekibi

Her Pazartesi milyonlarca dinleyici, dinleme geçmişlerine ve etkileşimde bulundukları şarkılar baz alınarak kişisel zevklerine göre özelleştirilmiş yeni şarkı önerileri içeren bir çalma listesi alır.

Spotify, bu listeleri oluşturmak için makine öğrenimiyle desteklenen farklı veri toplama ve sıralama yöntemlerinin bir kombinasyonunu kullanır.

Peki, Spotify haftalık keşif listenizi oluştururken makine öğreniminden nasıl yararlanıyor?

1. İş Birliğine Dayalı Filtreleme

İş birlikçi filtreleme, diğer benzer kullanıcıların tercihlerine dayalı olarak kullanıcıların tercihleri hakkında otomatik tahminler yapmak için tavsiye sistemleri tarafından kullanılan popüler bir tekniktir.

Spotify'da, iş birliğine dayalı filtreleme algoritması, kullanıcıların dinlediği şarkıların bulunduğu, kullanıcı tarafından oluşturulmuş birden çok çalma listesini karşılaştırır. Algoritma daha sonra çalma listelerinde görünen diğer şarkılara bakmak için bu çalma listelerini tarar ve bu şarkıları önerir.

2. Doğal Dil İşleme

NLP, bir algoritmanın konuşma ve metni gerçek zamanlı olarak anlama yeteneğidir. Spotify'ın NLP'si, her şarkı için bir profil oluşturmak üzere makaleler, blog gönderileri veya müzikle ilgili başka herhangi bir metin bulmak için sürekli olarak webde geziniyor.

Tüm bu verilerle NLP algoritması, şarkıları onları tanımlamak için kullanılan dil türüne göre sınıflandırabilir ve bunları aynı şekilde tartışılan diğer şarkılarla eşleştirebilir. Sanatçılar ve şarkılar, verilere göre anahtar kelimeleri sınıflandırmak için atanır ve her terimin kendilerine atanmış belirli bir ağırlığı vardır. İşbirlikçi filtrelemeye benzer şekilde, şarkının bir vektör temsili oluşturulur ve benzer şarkılar önermek için kullanılır.

3. Evrişimli Sinir Ağları

Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks), öneri sistemini geliştirmek ve doğruluğu artırmak için kullanılır, çünkü daha az popüler olan şarkılar diğer modeller tarafından ihmal edilebilir. CNN modeli, belirsiz ve yeni şarkıların dikkate alınmasını sağlar.

CNN modeli en yaygın olarak yüz tanıma için kullanılır ve Spotify, aynı modeli ses dosyaları için yapılandırmıştır. Her şarkı bir dalga formu olarak ham bir ses dosyasına dönüştürülür. Bu dalga biçimleri CNN tarafından işlenir ve dakika başına vuruş, ses yüksekliği, majör / minör anahtar vb. parametreleri benzer şarkıları eşleştirmeye çalışır.


Spotify bu temel makine öğrenimi modelleriyle, dinleyicilerini her hafta benzersiz bir müzik çalma listesi oluşturabiliyor.

Birçok makine öğrenimi modelindeki temel sorun, işlenebilecek temiz yapılandırılmış verilere erişim eksikliğidir. Spotify, kullanıcılarından topladıkları büyük miktardaki verilere erişimleri nedeniyle bu sorunu aşmayı başardı.