Pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) telah merevolusi industri streaming musik dengan meningkatkan pengalaman pengguna, meningkatkan penemuan konten, dan mengaktifkan personalisasi rekomendasi. Banyak platform streaming musik menggunakan algoritme ML yang canggih untuk menganalisis riwayat mendengarkan preferensi pengguna, dan data kontekstual untuk memberikan rekomendasi musik yang disesuaikan.
Spotify adalah salah satu platform streaming musik terkemuka di dunia, dan ML serta AI telah memainkan peran penting dalam kesuksesan Spotify dengan merevolusi pengalaman streaming musik. Dengan rekomendasi yang dipersonalisasi, daftar putar dinamis, dan kurasi algoritmik, algoritme ML Spotify meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pengguna.
Bagaimana Spotify Memahami Selera Musik Anda?
Sistem rekomendasi Spotify adalah perpaduan kompleks antara pemfilteran kolaboratif, pemfilteran berbasis konten, dan lainnya teknik ML/AI.
Spotify juga menggunakan keseimbangan eksplorasi dan eksploitasi. Eksploitasi memberikan rekomendasi berdasarkan kebiasaan mendengarkan sebelumnya, dan eksplorasi didasarkan pada interaksi pengguna yang tidak pasti. Ini adalah alat penelitian untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana orang berinteraksi dengan konten yang disarankan.
Sistem rekomendasi Spotify adalah perpaduan canggih dari berbagai teknik untuk memberi pengguna pengalaman mendengarkan yang dipersonalisasi dan menyenangkan.
Memahami Penyaringan Kolaboratif
Pemfilteran kolaboratif adalah metode yang memanfaatkan perilaku pengguna untuk rekomendasi. Jika dua pengguna memiliki selera musik yang mirip, sistem mungkin akan merekomendasikan lagu yang telah didengarkan oleh satu pengguna, tetapi yang lain belum.
Pemfilteran kolaboratif adalah proses manipulasi matriks, di mana jumlah pemutaran lagu oleh pengguna diatur ke dalam matriks yang jarang. Matriks diubah menjadi dua matriks, matriks preferensi dan matriks kepercayaan, yang menunjukkan apakah pengguna telah mendengarkan lagu dan seberapa yakin sistem tentang preferensi ini. Sistem kemudian menggunakan algoritme untuk menemukan vektor lagu terdekat 'K' untuk setiap vektor pengguna, membuat rekomendasi berdasarkan temuan ini.
Jika Anda adalah penggemar Davido dan senang mendengarkan Wizkid. Pemfilteran kolaboratif memperhatikan pola ini, dan jika pengguna lain suka mendengarkan Davido tetapi belum menemukan Wizkid, sistem mungkin akan merekomendasikan Wizkid.
Pemfilteran kolaboratif melangkah lebih jauh dengan mengelompokkan pengguna dengan minat musik yang serupa. Proses ini dikenal dengan penyaringan kolaboratif pengguna-pengguna, mengelompokkan pengguna dengan perilaku atau preferensi serupa.
Pendekatan lain adalah penyaringan kolaboratif item-item. Alih-alih mengelompokkan pengguna yang serupa, ini berfokus pada hubungan antar item. Jika banyak pengguna menyukai lagu yang sama, sistem akan mengidentifikasi lagu tersebut sebagai lagu yang mirip.
Keterbatasan Penyaringan Kolaboratif
Pemfilteran kolaboratif telah merevolusi cara kami menemukan konten baru, tetapi memiliki keterbatasan. Metode ini berjuang dengan masalah "mulai dingin", di mana membuat rekomendasi yang akurat untuk pengguna atau item baru tanpa data historis merupakan tantangan.
Pemfilteran kolaboratif juga mengalami bias popularitas, seringkali merekomendasikan item populer sambil mengabaikan permata yang kurang dikenal.
Terlepas dari tantangan ini, pemfilteran kolaboratif tetap menjadi landasan sistem rekomendasi modern. Kemampuannya untuk memanfaatkan kebijaksanaan kolektif pengguna dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi menjadikannya alat yang sangat diperlukan.
Penyaringan Berbasis Konten Dijelaskan
Pemfilteran berbasis konten membantu mengatasi masalah mulai dingin. Metode pemfilteran berbasis konten memproses lagu menggunakan spektogram untuk menganalisis audio. Jaringan saraf convolutional (CNN) memahami lagu tersebut, termasuk karakteristik seperti perkiraan tanda birama, kunci, mode, tempo, dan kenyaringan. Jika lagu baru memiliki parameter yang mirip dengan lagu favorit pengguna, Spotify kemungkinan akan merekomendasikannya.
Proses ini melibatkan perbandingan fitur setiap lagu dengan fitur lagu yang berinteraksi dengan pengguna. Semakin mirip fiturnya, semakin tinggi kemungkinan lagu tersebut akan direkomendasikan kepada pengguna.
Spotify menyesuaikan rekomendasi ini dengan selera musik unik pengguna, memberikan pengalaman mendengarkan yang disesuaikan. Baik Anda penggemar lagu rock bertempo cepat dengan kunci E minor atau lagu pop melodik lambat dengan penggunaan piano berat, pemfilteran berbasis konten memastikan Anda akan menemukan musik baru yang selaras dengan Anda.
Relevansi Regional: Menganalisis Lirik dan Posting Blog
Musik adalah bahasa universal yang melampaui batas, budaya, dan waktu. Namun, di balik daya tarik universalnya terdapat permadani kaya pengaruh daerah yang dijalin dengan rumit ke dalam jalinan setiap lagu.
Setiap lagu memiliki jejak unik dari budaya dan daerah asalnya. Dari ritme yang semarak di Amerika Latin hingga melodi yang menghantui di Timur Tengah, musik mencerminkan nilai, tradisi, dan pengalaman pencipta dan pendengarnya. Untuk benar-benar memahami esensi sebuah lagu, Anda harus mempelajari lingkungan budaya yang mengilhami penciptaannya.
Dengan menganalisis latar belakang sejarah, sosial, dan geografis sebuah lagu, kami memahami maknanya. Baik itu perayaan cinta dalam balada Bollywood atau penceritaan ritmis dalam lagu-lagu rakyat Afrika, setiap permata musik menemukan akarnya dalam warisan budaya asalnya. Merangkul pengetahuan ini memungkinkan kita untuk terhubung dengan musik pada tingkat yang lebih dalam dan menghargai keindahannya dalam konteks global yang lebih luas.
Spotify menggunakan relevansi regional untuk memberikan pengalaman yang lebih dipersonalisasi bagi pengguna. Spotify menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis artikel berita, blog, dan ulasan online untuk menyusun daftar deskriptor yang paling sering digunakan untuk lagu atau artis tertentu. Deskriptor "vektor budaya" ini menemukan kesamaan antara artis, lagu, dan preferensi pengguna.
Masalah Dengan Penemuan Musik Menggunakan AI
Integrasi AI dalam penemuan musik memiliki tantangan yang adil.
Terlalu Bergantung pada Data Pengguna dan Personalisasi
Sistem rekomendasi musik berbasis AI sangat bergantung pada data pengguna untuk menyusun daftar putar yang dipersonalisasi. Algoritme Spotify menganalisis riwayat mendengarkan Anda, genre favorit, dan waktu Anda mendengarkan musik.
Sementara tingkat personalisasi ini meningkatkan pengalaman pengguna, ini juga menimbulkan tantangan yang signifikan. Ketergantungan yang berlebihan pada data pengguna dapat menyebabkan efek ruang gema, di mana sistem hanya merekomendasikan musik yang mirip dengan yang sudah Anda dengarkan, membatasi paparan genre dan artis baru.
Rintangan Menemukan Musik Baru dan Beragam
Menemukan musik baru dan beragam adalah tugas yang kompleks untuk AI. Algoritme harus mencapai keseimbangan yang halus antara lagu-lagu dalam zona nyaman pengguna dan memperkenalkannya ke genre atau artis yang tidak dikenal. Lebih banyak dari yang pertama dapat membuat rekomendasi lebih bervariasi, sementara terlalu banyak dari yang terakhir dapat mengasingkan pengguna.
Tantangan ini semakin diperparah dengan perpustakaan musik yang luas dan beragam yang dibanggakan Spotify, sehingga mempersulit AI untuk bernavigasi dan merekomendasikan dari beragam musik.
Saran Spotify Tidak Selalu Akurat
Daftar putar adalah salah satu komponen inti Spotify, dan menarik untuk memahami bagaimana teknik AI dan ML membentuk musik yang kita dengar. Tetapi setiap pengguna Spotify akan tahu bahwa bahkan dengan kecerdasan buatan yang menyatukan identitas musik Anda, itu masih dapat mengeluarkan dentang mutlak yang segera diblokir.