Netflix: o uso da inteligência artificial é vital para o sucesso da empresa.
Nenhum título do Netflix é uma coincidência, por trás de cada um deles há uma extensa pesquisa e o uso de aprendizado de máquina para determinar seu sucesso, afirma a mesma empresa de Los Gatos, Califórnia.
A plataforma de streaming reconheceu que há muito em jogo no processo, já que as produções ou conteúdos originais não custam nada.
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Duas questões
“Executivos da indústria do entretenimento sempre consultaram dados históricos para ajudar a caracterizar o público potencial para um título usando produções comparáveis, se houver”, disse a empresa.
Mas também a plataforma de streaming que estava em alta na quarentena indicava que sempre usa duas questões-chave em cada processo de filmagem:
- Quais títulos existentes são comparáveis e de que maneira?
- Qual tamanho de público você pode esperar e em quais regiões?
A Netflix é baseada na aprendizagem por transferência, na qual os parâmetros aprendidos de uma “tarefa de origem” melhoram o desempenho de uma “tarefa de destino”. As tarefas de origem são representadas pelas duas perguntas anteriores.
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Mas, além disso, a plataforma cria um “mapa de similaridade” no qual a inteligência artificial usa os metadados, rótulos e resumos de um programa, que ajudam a determinar os links para outros títulos.
Com o tamanho do público, o serviço tem um modelo de inteligência artificial que compara o tamanho do público para empregos semelhantes em um determinado país. Se é provável que um drama tenha um bom desempenho na Espanha, não só a publicidade na região aumentará, mas também preparará a dublagem e as legendas mais cedo.
Os sistemas monitoram a si mesmos, permitindo que acessem uma gama muito mais ampla de títulos.
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Por fim, a Netflix reconhece que o sucesso de seus títulos é determinado por seus membros, embora todo o possível deva ser feito para atender às suas necessidades, dadas as ferramentas e dados de que dispõe.
“Identificamos duas maneiras de apoiar os tomadores de decisão de conteúdo: trazer títulos semelhantes à luz e prever o tamanho do público, levando em consideração várias áreas, como aprendizagem por transferência, incorporação de representações e processamento de linguagem natural e aprendizagem supervisionada”, observou a empresa.
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