Netflix는 데이터 과학을 어떻게 사용합니까? - 분석 Vidhya

Netflix의 데이터 과학 : 폭식 시청이 알고리즘을 연주하는 방법

주말 K- 드라마 마라톤 이후 Netflix 권장 사항이 어떻게 매우 정확 해 보이는지 알아 차렸습니까? 그것은 우연이 아닙니다. 이 기사는 Netflix가 데이터 과학을 활용하여 어떻게 지치고, 시야 습관을 팀의 과학 프로젝트로 바꾸는 지 탐구합니다. 복잡하지만 기본 컴퓨터 과학 배경을 가진 사람들에게도 핵심 원칙을 쉽게 이해할 수 있습니다.

이 기사는 Netflix가 데이터 과학을 사용하여 시청자 참여를 높이고 AI, 데이터 과학 및 기계 학습을 사용하여 사용자 행동을 분석하고 권장 사항을 개선하며 컨텐츠 전달을 최적화하는 방법을 보여줍니다. 또한 개인화 된 시청 경험을 형성하는 데있어 데이터 분석의 중요한 역할을 조사합니다.

Netflix의 데이터 과학의 주요 응용 프로그램 :

• 개인화 된 권장 사항 : 데이터 과학의 대표적인 예인 Netflix의 추천 엔진은 시청 기록 및 상호 작용 데이터를 사용하여 다음 시계를 예측합니다.
• 동적 썸네일 : 썸네일조차도 개인화됩니다! A/B 테스트 및 컴퓨터 비전 분석은 다른 사용자 세그먼트와 가장 공명하는 것을 시각화하는 것을 분석합니다.
• 원활한 스트리밍 : 적응 형 비트 전송률 스트리밍 및 예측 분석은 인터넷 속도가 변동하는 경우에도 버퍼가없는 시청을 보장합니다.
• 글로벌 컨텐츠 전략 : 데이터 분석은 컨텐츠 획득 및 제작에 정보를 제공하여 다양한 프로그래밍이 전 세계 잠재 고객에게 호소력을 제공합니다.
• 기계 학습 최적화 : 알고리즘은 사용자 상호 작용에서 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 권장 사항을 정제합니다.
• 윤리적 데이터 처리 : Netflix는 책임있는 데이터 관행 및 사용자 개인 정보 보호 고려 사항과 개인화 된 경험을 균형을 이룹니다.

목차 :

• 개인화 된 권장 사항
• 맞춤형 썸네일의 힘
• 원활한 스트리밍 보장 : 사전로드 및 적응 형 비트 레이트
• 글로벌 취향에 맞는 음식
• 기계 학습의 역할
• AI와 인간의 전문 지식의 시너지
• Netflix의 윤리적 고려 사항과 데이터의 미래
• 결론
• 자주 묻는 질문

개인화 된 권장 사항 : 깊은 다이빙

Netflix의 권장 시스템은 데이터 중심의 분석입니다.

• 시청 역사 : 당신이 본 것.
• 컨텍스트보기 : 언제, 어떻게 보았는지.
• 상호 작용 데이터 : 등급, 일시 중지, 건너 뛰기 등

이 원시 데이터는 다양한 기능의 생성에 영향을 미칩니다.

• 시간적 특징 : 시간, 요일, 계절성.
• 장치 기능 : 장치 유형, 화면 해상도, 인터넷 속도.
• 참여 기능 : 완료율, 재 시계, 건너 뛰기 요금.

이 상세한 분석을 통해 목표로하는 제안이 높아져 다음 가장 좋아하는 쇼를 찾을 가능성이 높아집니다. 예를 들어, "Crown"을 마친 후 "Bridgerton"과 유사한 권장 사항을 기대합니다. 이는 역사적 드라마에 대한 명백한 선호도를 반영합니다.

썸네일 마법 : 시각적 큐의 예술

Netflix는 다음을 사용하여 축소판을 개인화합니다.

1. 데이터 수집 : 썸네일 사용자 추적 사용자는 클릭합니다.
2. 기능 추출 : 컴퓨터 비전을 사용하여 각 프레임 (면, 장면, 동작)에서 주요 요소를 식별합니다.
3. A/B 테스트 : 다른 썸네일을 비교하여 특정 사용자 그룹에 가장 효과적인 버전을 결정합니다.

이를 통해 시각적 표현 자체가 클릭률을 극대화하여 개인화 경험을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

(문구 및 문장 구조를 변경하면서 원래 의미를 유지하기 위해 텍스트를 비슷하게 조정하여 나머지 섹션을 계속 유지하십시오. 이미지 배치를 동일하게 유지하십시오.)

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