كود التفعيل

98143536011731855534972617934112457148475336428348452135458731254559748582068942527458157502139574931324789133841251

إنشاء قوائم تشغيل موسيقية تتغير وفقًا للحالة المزاجية لكل فرد

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.
إنشاء قوائم تشغيل موسيقية تتغير وفقًا للحالة المزاجية لكل فرد

 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."

ليست هناك تعليقات:

إرسال تعليق

ملحوظة: يمكن لأعضاء المدونة فقط إرسال تعليق.

اسفل التدوينة