Как работают алгоритмы музыкальных стримингов. Разбираем на примере

Кажется, что рекомендательный движок музыкального сервиса - это черный ящик. Берет кучу данных на входе, выплевывает идеальную подборку лично для вас на выходе. В целом это и правда так, но что конкретно делают алгоритмы в недрах музыкальных рекомендаций? Разберем основные подходы и техники, иллюстрируя их конкретными примерами.

<p>Не забываем, что алгоритмом все-таки заведует продвинутая ML-моделька, которая любит сама себя дообучать и всячески развивать. Так что, хотя человеки и знают принципы её мироустройства, точно предсказать результаты из “черного ящика” решительно нельзя.</p>
9090

Не обижайся пожалуйста, но это графоманская простыня из сложно-читаемого текста с тонной лишней воды от GPT.
Надо уметь сокращать и давать только самый цимес
https://www.perplexity.ai/search/httpsvcruservic-4000-cZhXGuDpQ_mdORGYpUtQrA

PS. отдельный кринж — список лайкнувших этот пост (без единого комментария). Банальная накрутка из "своих", в том числе и дублей себя самого и своей родственницы в количестве. Это залёт.

6
Ответить

О ужас! Родственник лайкнул статью! И как мне жить теперь)))

Не осилил? Ну так и скажи

P.S. Про GPT особенно смешно читать, лол

5
Ответить

Согласен, тоже тяжело было читать

1
Ответить