Construire un grand système de recommandation musicale en exploitant l'IA, l'apprentissage profond et l'expertise humaine.

Aperçu

Découvrez les subtilités du système de recommandation musicale à la pointe du progrès de Pandora, une synergie entre intelligence artificielle, apprentissage profond et expertise humaine. Ce cadre complet est conçu pour créer des expériences d'écoute personnalisées, s'appuyant sur des données utilisateur étendues et des perspectives musicologiques profondes.

En assistant à cette session, acquérez des informations précieuses sur la manière dont Pandora utilise ces technologies pour comprendre les préférences musicales, améliorant l'engagement des utilisateurs grâce à des playlists et recommandations créées sur mesure selon les goûts individuels.

Que vous soyez un passionné d'IA, un musicologue ou simplement curieux de connaître la technologie derrière vos morceaux préférés, cette présentation offre un aperçu captivant de l'avenir de la découverte musicale.

Programme

• Introduction aux systèmes de recommandation musicale
Aperçu des systèmes de recommandation musicale
Le rôle de l'IA dans les recommandations musicales
Pandora comme étude de cas
• Fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage profond dans les systèmes de recommandation
Bases de l'IA et de l'apprentissage machine
Introduction à l'apprentissage profond
Réseaux neuronaux en pratique
• Collecte et traitement des données
Types de données utilisateur dans la recommandation musicale
Sources de données musicologiques
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
• Construction de profils utilisateur et préférences
Comprendre le comportement des utilisateurs
Techniques de segmentation et de clustering
Ingénierie des caractéristiques pour les systèmes de recommandation
• Architectures d'apprentissage profond pour les recommandations musicales
Filtrage collaboratif vs filtrage basé sur le contenu
Mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds
Réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) pour l'analyse audio
• Intégration de l'expertise humaine
Rôle des musicologues dans les systèmes de recommandation
Combinaison de l'IA avec des données curatées par des humains
Équilibrer les perspectives algorithmiques et humaines
• Personnalisation et expérience utilisateur
Techniques pour des recommandations personnalisées
Considérations de conception d'interface utilisateur
Mesures pour évaluer la satisfaction des utilisateurs
• Sujets avancés dans la recommandation musicale
Recommandations contextuelles et basées sur la séquence
Apprentissage par renforcement dans les recommandateurs de musique
Aborder le biais et l'équité
• Étude de cas : le projet Music Genome de Pandora
Aperçu du projet Music Genome
Mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage profond
Leçons apprises et défis surmontés
• Mise en œuvre et déploiement pratiques
Construction d'un prototype de recommandateur musical
Outils et technologies utilisés
Stratégies de déploiement et de mise à l'échelle
• Projet final
Concevoir et développer un système de recommandation musicale personnalisé
Présenter les conclusions et solutions
• Conclusion et orientations futures dans les recommandations musicales
Tendances émergentes dans l'IA et la technologie musicale
Défis futurs et opportunités
• Ressources et lectures complémentaires
Manuels et articles clés
Cours en ligne et ateliers
Perspectives de l'industrie et conférences

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Sujets

Conférences