Imagine tener un disc jockey dentro de su computadora que combine la música reproducida con su estado de ánimo actual. Según una nueva investigación de la Universidad de Texas en Austin, el aprendizaje automático puede aproximarse a esa experiencia creando listas de reproducción de música ultrapersonal que se adaptan a cada unocambios de humor del usuario.
Maytal Saar-Tsechansky, profesor de Información, Riesgo y Gestión de Operaciones en la Escuela de Negocios McCombs, junto con un par de investigadores en informática de la universidad, crearon un "DJ personalizado". Con su nuevo artículo, "The RightMúsica en el momento adecuado: listas de reproducción personalizadas adaptativas basadas en el modelado de secuencias ", publicado en el MIS trimestralmente , su objetivo es superar los servicios de transmisión de música haciendo listas de reproducción que cambian de acuerdo con los cambios de emoción de cada individuo.
"Ya sea que se suba al automóvil después de un largo día de reuniones o se levante de la cama un fin de semana por la mañana, debe adaptar sus recomendaciones a sus cambios de humor", dice Saar-Tsechansky.
El proyecto comenzó como una creación de Elad Liebman, un estudiante de doctorado en ciencias de la computación en UT Austin que también tiene un título en composición musical. El programa que él, Saar-Tsechansky y el profesor de informática de UT Peter Stone diseñaronejecuta una serie de bucles de retroalimentación. Prueba una canción, el oyente la califica y el programa presta atención a esa calificación al elegir la siguiente canción. "Luego altera el modelo en consecuencia", dice Liebman.
El programa se adapta al estado de ánimo del oyente, teniendo en cuenta no solo qué canciones disfrutará, sino también en qué orden. Las canciones se organizan de manera inteligente, lo que lleva a una secuencia expresiva, "como DJ", en lugar de una secuencia aleatoria y arbitraria-sonando uno.
Al igual que un jugador de ajedrez, planea sus movimientos 10 canciones por delante. Mientras se reproduce una canción, genera decenas de miles de secuencias posibles, y predice cuál complacerá más al oyente. Sirve la siguiente canción en eselista de reproducción, y mientras se reproduce esa canción, crea y prueba nuevas secuencias.
En el aprendizaje automático, el mecanismo se conoce como una búsqueda de Monte Carlo, que inspiró el nombre del programa: DJ-MC.
El programa podría adaptarse a otros tipos de medios, desde noticias hasta videos.
"Los algoritmos de aprendizaje no tienen gusto, solo tienen datos", dice Liebman. "Puede reemplazar el conjunto de datos con cualquier cosa, siempre y cuando las personas lo consuman de manera similar".
Saar-Tsechansky va más allá. "Puede funcionar en cualquier caso en el que recomiendas cosas a los humanos, experimentadas en una secuencia", dice ella. "Incluso podría ser comida".
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Materiales proporcionados por Universidad de Texas en Austin . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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