Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Netflix выросла из DVD-проката в крупнейшего поставщика фильмов и сериалов на основе потокового мультимедиа со 130 млн подписчиков во всем мире. Компания пока обходится без рекламы, ее доход составляют только взносы за подписку. Гарантия стабильной выгоды — это зрители, довольные контентом.
Netflix составляет программу кино и сериалов по концепции «запойного просмотра», когда зрители часами не отходят от экрана. Предполагается — и, похоже, так и есть, — что клиенты готовы платить за проведенное таким образом время.
В развлечениях сейчас нет недостатка: потоковые трансляции, интернет, видеоигры, обычное телевидение и еще сотни каналов и сервисов. В доцифровую эпоху телепрограмму составляли очень тщательно, в соответствии с жизненным укладом. Новости показывали вечером, когда все возвращались с работы, потом перед сном люди смотрели легкие развлекательные передачи и кино. При нынешнем ассортименте такой подход не годится. Зрители будут смотреть, что хотят и когда хотят. И если им систематически попадаются неинтересные программы, они останутся недовольны.
ИИ Netflix прогнозирует, что именно из более 10 тыс. фильмов и сериалов вам понравится. Сразу после окончания кино или телешоу на экран телевизора, ноутбука или планшета выводятся рекомендации.
Изначально Netflix брала историю просмотров пользователей на сайте IMDB и выдавала «индивидуальную программу». Позже компания собрала свою завидную базу данных: 7 января 2018 года зрители поставили рекорд — 350 млн часов потокового видео за один день. Так что рекомендациям Netflix можно доверять.
Для алгоритмов важнее всего история просмотров пользователей. Netflix разработала и выложила в открытый доступ библиотеку глубокого обучения Vectorflow для обработки данных. Это рекомендательный сервис — такой же, как у Amazon (предложение продуктов) и Facebook («Вы можете их знать»).
Netflix присваивает фильмам и сериалам теги. Их десятки тысяч: боевик, психологический триллер, женщина в главной роли и т. д. Далее сервис проверяет соответствие тегов предпочтениям пользователя. Если определенный тег повторяется у многих пользователей с похожими профилями или историей просмотров, технология рекомендует помеченный им контент тем, чьи профили отнесла к той же категории. Рекомендательный сервис участвует и в других функциях, таких как оптимизация качества потокового видео.
Новые методы машинного обучения с улучшенной прогностикой Netflix сначала тестирует на небольшой выборке пользователей. Если показатели улучшаются, методы внедряют во всю сеть. В показатели входит длительность просмотренного контента в часах и процент оттока (сколько пользователей отменили подписку, потому что им нечего было смотреть).
Для оптимизации потока и качества видео алгоритмы анализируют его покадрово в реальном времени и вычисляют максимально возможное сжатие при сохранении всех данных изображения. Алгоритм учитывает все элементы кадра, включая освещение и сложность (насколько части кадра различаются между собой). Важно и то, какая часть предыдущего кадра останется в следующем.
Netflix дает достаточно точные рекомендации исходя из предпочтений конкретного пользователя и пользователей с похожим профилем. Так компания привлекает подписчиков. Она сама производит фильмы и сериалы и теперь знает, что ее зрители хотели бы увидеть.
Алгоритмы сжатия ИИ уменьшают размер файлов для ускорения загрузки. Трафик сократился в 1000 раз. Эпизод сериала «Джессика Джонс», к примеру, раньше требовал скорости 750 Мбит/с, а теперь для просмотра достаточно 750 кбит/с.
Войти с помощью соц. сетей: