Netflix wurde 2014 eingeführt und ist einer der beliebtesten Streaming-Dienste der Deutschen. Um seine Abonnenten zu begeistern, verschiebt der Streamingdienst die Grenzen seines Empfehlungssystems ständig mit neuen Technologien, vor allem mit Data Science. Eine aktuelle Studie zeigt, wie der Algorithmus dieses Systems funktioniert und welche Überlegungen ihn dazu veranlassen, einen Inhalt eher als einen anderen vorzuschlagen.
Wie funktioniert der Netflix Algorithmus ?
Seit zwanzig Jahren arbeitet Netflix ständig daran, seinen Service zu verbessern. Um den Kunden die beste Erfahrung zu bieten, nutzt Netflix das Potenzial der künstlichen Intelligenz in seinen Vorschlägen.
Durch die Integration von KI in das System kann es die Medienströme jedes einzelnen Nutzers analysieren. Der Machine-Learning-Algorithmus katalogisiert dann die Filme der einzelnen Personen, um ihren Geschmack zu verstehen. Das Empfehlungssystem kann dann personalisierte Inhalte für jeden Abonnenten vorschlagen.
Wie beeinflusst die Data Science den netflix Algorithmus ?
Data Science hat viele Verbesserungen im Empfehlungssystem von Netflix ermöglicht, hier einige Beispiele:
- Personalisierung der Thumbnails.
Der Nutzer gibt der Miniaturansicht viel Gewicht. Viele Zuschauer können anhand des Thumbnails entscheiden, ob sie ein bestimmtes Video ansehen oder nicht. Aus diesem Grund erstellt die Netflix-KI Thumbnails, indem sie Hunderte von Bildern eines Films oder einer Fernsehsendung klassifiziert und mit Anmerkungen versieht, um Thumbnails zu entwerfen, die die Verbraucher zum Anklicken animieren.
- Höchste Qualität beim Streaming
Jeden Monat nutzen weltweit etwa 220,67 Millionen Menschen Netflix aktiv. Unter diesen Umständen wird es zu einer echten Herausforderung, allen Menschen gleichzeitig Videos in hoher Qualität zur Verfügung zu stellen. Die KI von Netflix kann mithilfe von Predicitve Modelling vorhersagen, wie viele Abonnenten das Unternehmen in Zukunft haben wird. Indem Netflix die benötigten Videoressourcen vorhersagt, verbessert es die Qualität der Videos für die Nutzer, selbst zu Stoßzeiten.
Maßgeschneiderte Filmempfehlungen
Die Daten jedes Kunden sind einzigartig. Du kannst das gleiche Netflix-Konto an zwei verschiedenen Orten verwenden und wirst trotzdem unterschiedliche Empfehlungen erhalten.
Die KI von Netflix ist für dieses Kunststück verantwortlich. Das Programm sammelt ständig Daten und lernt mit seinem Machine-Learning-System selbstständig dazu. Die Qualität der Netflix-Empfehlungen, die du erhältst, steigt, je mehr Inhalte du dir über den Dienst ansiehst.
Ein effektives Empfehlungssystem sagt voraus, welche Arten von Filmen die Zuschauer wählen und auf der Plattform bleiben. Und das hat Netflix verstanden.
Die Data Science ermöglicht es nun, die Daten von Millionen von Menschen in Echtzeit zu nutzen. Dadurch können Technologien das Verhalten von Millionen von Menschen vorhersagen oder den Geschmack einer Person genau kennenlernen.
Dies ist der Fall bei Gastograph AI, einer Plattform, die die Geschmäcker von Tausenden von Verbrauchern gleichzeitig zusammenfasst.
Wenn du dich für Data Science interessierst oder eine Karriere in diesem Bereich in Betracht ziehst, kannst du dir unsere Ausbildungsangebote und andere Artikel auf DataScientest ansehen.
Quelle: medium.com
