Sun’iy intellekt foydalanuvchi xatti-harakatlarini bashorat qilishi mumkinligidan xabaringiz bor. Ko‘p jihatdan film va seriallarni tanlash AI tomonidan belgilanadi, neyrotarmoq asosida zamonaviy onlayn kinoteatrlarning tavsiya tizimlari ishlaydi. Striming videoservislarda sun’iy intellektga asoslangan tavsiyalar tizimi qanday ishlaydi? Hikoyamiz shu haqda.

Sun’iy intellekt haqida qisqacha

Sun’iy intellekt (AI) muayyan vazifalarni bajarish uchun inson xatti-harakatlariga taqlid qila oladigan va olingan ma’lumotlar asosida asta-sekin o‘rgana oladigan tizimdir. Sun’iy intellekt haqida gap ketganda, ko‘pchilik yashirincha dunyoda o‘z ustunligini isbotlashga tayyorlanayotgan gumanoid mashinani tasavvur qiladi. Ammo, aslida, sun’iy intellekt ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish qobiliyatimizni kengaytira oladi, lekin hech qanday holatda odam o‘rnini bosmaydi. Chunki bugungi kundagi mavjud tizimlarni juda tor doiradagi sohalarda qo‘llash mumkin.

Sun’iy intellektga har kuni duch kelamiz. Chat-bot va ovozli yordamchilar bilan muloqot qilamiz, tirbandliklarni hisobga olgan holda marshrutlarni tuzamiz, smartfonda yuz bilan ochish funksiyasidan foydalanamiz va onlayn matnlarni boshqa tillarga tarjima qilamiz. Sun’iy intellekt juda katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashga qodir, shuning uchun u inson hayotining turli sohalarida qo‘llaniladi.

Onlayn kinoteatrdagi tavsiyalar tizimi qanday ishlaydi?

Ko‘pincha foydalanuvchilar onlayn kinoteatrdan ma’lum bir film yoki serialni emas, balki "shunchaki biror narsani tomosha qilish" uchun foydalanishadi. Shuning uchun har qanday zamonaviy videoxizmat shunchaki qidiruv funksiyasiga ega kontent kutubxonasi emas.

Foydalanuvchiga uni qiziqtiradigan va xizmatdan foydalanishda davom etishiga yordam beradigan film yoki serial taklif qilinadi. Sahifalarda tomoshabinlar uchun aniq nima ko‘rsatilishi tavsiyalar tizimi bilan belgilanadi.

Sun’iy intellekt asta-sekin interfeysning ortib borayotgan maydonini moslashtiradi va ro‘yxatdan o‘tgandan so‘ng deyarli darhol har bir tomoshabin uchun mos tarkibni taxmin qilishga harakat qiladi. Agar foydalanuvchi yangi bo‘lsa va uning afzalliklari haqida ozgina ma’lumot mavjud bo‘lsa, tizim shaxsiy tarkibning faqat kichik qismini beradi. Asosan, tanlovlar toifadagi tasodifiy, mashhur film va seriallardan iborat bo‘ladi. Vaqt o‘tishi bilan tizim asta-sekin o‘rganadi va to‘plangan ma’lumotlardan foydalanib, tomoshabinga moslashadi: xizmatdan qanchalik tez-tez foydalanilsa, u tavsiyalarda film va seriallarning mos takliflarini qabul qiladi.

Natijada, har bir o‘ziga xos mijozning profiliga qarab, tizim turli nisbatlarda quyidagilarni taklif qiladi:

• mashhur filmlar;
• mijoz avval tomosha qilgan filmlar va seriallar;
• foydalanuvchi uchun tipik bo‘lmagan janr yangiliklari (bu xilma-xillikni oshirish va hali paydo bo‘lmagan mijozlarning mumkin bo‘lgan afzalliklarini o‘rganish uchun amalga oshiriladi);
• tadbirlar tanlovi (masalan, Yangi yil uchun yoki muhim voqea-hodisa uchun).

Qanday ishlaydi?

Har bir aniq tomoshabin uchun to‘g‘ri videoni tanlash ko‘p darajali tavsiyalar tizimi tomonidan amalga oshiriladi. U foydalanuvchi va uning xatti-harakatlarini tahlil qiluvchi algoritmlarga, shuningdek, xizmatdagi butun video ma’lumotlar bazasiga asoslangan. Muammoga qarab, bu oddiy algoritmlar (masalan, foydalanuvchi segmentidagi ommaboplik) va bir kishining turli xil qiziqishlarini hisobga oladigan murakkabroq neyron tarmoq yondashuvlari bo‘lishi mumkin.

Misol uchun, agar foydalanuvchi koreys melodramalari, detektivlari va zombi filmlarini tomosha qilsa, model mijozning bir nechta turli qiziqish guruhlariga ega ekanliginihisobga oladi. Asosan, bunday foydalanuvchiga "drama", "detektiv" va "zombi haqida" klasterlaridagi kontent tavsiya etiladi. Ammo aslida biz tushunamizki, hech kim doimiy ravishda faqat uchta mavzudagi filmlar va teleko‘rsatuvlarni ko‘rmaydi. Shu sababli, algoritmlar tegishli sohalardan tanlovlarni chiqaradi: masalan, "turk seriallari", "trillerlar", "apokalipsisdan keyingi filmlar" va boshqalar.

Algoritmlar qanday ma’lumotlarni hisobga oladi?

Agar hali hech narsani ko‘rmagan yangi mijozlar haqida gapiradigan bo‘lsak, ilovadagi birinchi harakatlar, sotib olish kanali va ekotizimidagi harakatlar haqidagi ma’lumotlarga asoslanib, ularning mumkin bo‘lgan qiziqishlari haqida tushunchaga ega bo‘lish mumkin.

Foydalanuvchi xizmatdan foydalanishni boshlagandan so‘ng, uning profili asta-sekin qayerga bosganligi, nimani qidirganligi, nimani va qachon qaraganligi haqidagi ma’lumotlar bilan boyitiladi. Har bir atributning o‘ziga xos og‘irligi bor: masalan, bosishlar bizga ko‘rishlarga qaraganda foydalanuvchining qiziqishlari haqida kamroq ma’lumot beradi va qisqa ko‘rishlar (bir necha daqiqadan kamroq) katta materialga qaraganda ancha kam ma’noni anglatadi.

Bundan tashqari, model harakatning "muddati" nima ekanligini tushunadi: yangi harakatlar yuqori vaznga ega. Shuning uchun, foydalanuvchining qiziqishlari o‘zgarganda, tavsiya qiluvchi tizim tezda qayta quriladi. Shu bilan birga, agar foydalanuvchi qiziqishlarining yangi vektori keyingi o‘zaro ta’sirlar bilan qo‘llab-quvvatlanmasa, model buni tan oladi va to‘plamlarni ko‘proq tanish mavzularga qaytaradi.

Foydalanuvchilardan tashqari, algoritmlar kutubxonadagi har bir sarlavha (sarlavhalar seriyasi) haqida ma’lum ma’lumotlarga ega. Bu film va seriallar o‘rtasidagi farqlarni tushunish uchun oddiy parametrlar darajasida, masalan, chiqarilgan yili yoki aktyorlar haqidagi ma’lumotlardir.