Высокоточные рекомендации: как ИИ меняет взаимодействие с контентом

Современные рекомендательные системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) стали неотъемлемой частью платформ, которые предлагают нам фильмы, музыку, книги или другие формы контента. Тем не менее, несмотря на впечатляющий прогресс технологий, сделать рекомендации действительно точными и полезными – задача, которая еще далека от идеала. Илья Лысенко, Data Science Product Lead компании Hybrid, поделился с редакцией Sostav ключевыми аспектами развития ИИ-систем.

Рекомендательные алгоритмы – неотъемлемая часть платформ стриминга и e-commerce. Их задачи включают анализ поведения пользователей, предпочтений и контекста для выдачи релевантных советов. Однако эффективность таких решений ограничена.

Например, книги проще классифицировать: предпочтения зависят от одного читателя. С видеоконтентом сложнее: фильмы часто просматриваются в компании, где предпочтения каждого зрителя могут кардинально отличаться. Добавьте редакторскую модерацию, требования правообладателей и бизнес-цели платформы – все это усложняет задачу создания универсальных рекомендаций.

Применение ИИ для оценки поведенческих особенностей пользователей – проблема сложная, и с ней сегодня знакомы многие. Например, разработчики онлайн-кинотеатров, стриминговых платформ и других сервисов, которые оценивают поведение и предпочтения.

Источник: sostav.ru