Cómo el uso del aprendizaje automático puede ayudar a la calidad de transmisión de Netflix

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Netflix es el nombre congruente con el entretenimiento, pero lo que no sabes sobre Netflix es su estrategia para utilizar todas las herramientas disponibles para atraer a más y más usuarios cada día. Ya sean principios psicológicos, inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático, Netflix cree en cruzar todas sus t.

La utilización estratégica de todos los conceptos disponibles proporciona a Netflix una ventaja sobre otros sitios de transmisión. Se convierte en la red de transmisión más grande, una red tan vasta que las plataformas masivas, incluido Bestnetflixvpn.com, permiten a los usuarios saber cómo ver todo lo que está disponible en Netflix.

Este artículo tiene como objetivo proporcionar información sobre el aprendizaje automático y cómo Netflix lo usa para brindar una experiencia de transmisión agradable y fluida a sus usuarios.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático va a resultar en una verdadera revolución – Greg Papadopoulos

Simplemente, el aprendizaje automático es la aplicación de la inteligencia artificial (IA). Proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin programación previa. Se centra principalmente en el desarrollo de programas informáticos con la capacidad de acceder a los datos y aprender de ellos.

¿Cómo lo usa Netflix?

Netflix utiliza el aprendizaje automático para optimizar la operación y las interfaces de back-end y front-end, asegurándose de que los usuarios disfruten de la experiencia de transmisión.

Cuando se trata de captar la atención del usuario, la interfaz de usuario es una herramienta vital. Se utiliza una terminología específica para describir la primera impresión de la página de inicio de Netflix: “momento de la verdad”. Es el momento en el que el usuario decidirá continuar o dejar de utilizar el servicio.

Para aumentar las posibilidades de que un usuario vea el programa, se diseñan varias vistas previas y se utiliza el aprendizaje automático para adaptarlo a las preferencias del usuario. Aquí hay cinco enfoques de Netflix que utilizan el aprendizaje automático para mejorar la experiencia del usuario.

Streaming de calidad en anchos de banda más bajos

Otro ejemplo de la utilización ideal del aprendizaje automático y la inteligencia artificial es Netflix, que proporciona codificación de video especializada para ofrecer transmisiones claras en las regiones con un ancho de banda comparativamente más bajo. Como Netflix ha expandido sus servicios en todo el mundo, esta herramienta se considera una de las vitales para garantizar que la experiencia del usuario sea satisfactoria y agradable.

La velocidad de Internet no es uniforme, pero se necesita una velocidad específica para transmitir contenido de Netflix para una calidad particular. La baja velocidad de Internet puede influir negativamente en la calidad del video, y Dynamic Optimizer se ocupa de este problema.

Dynamic Optimizer utiliza algoritmos para revisar el fotograma de video y comprimirlo sin comprometer la calidad del video. La misma herramienta se utiliza para proporcionar contenido personalizado en plataformas alternativas, incluidos teléfonos y tabletas comúnmente preferidos en Japón, Corea del Sur e India.

Sistema de recomendación de video

Los algoritmos se utilizan para recomendar y sugerir videos a los usuarios. La retención de clientes le ahorra a Netflix más de mil millones de dólares cada año. Las recomendaciones se basan en la popularidad de los videos, lo que ven los usuarios y cuándo lo ven; estos datos se introducen en múltiples algoritmos impulsados ​​por técnicas de aprendizaje automático.

Los datos introducidos en el algoritmo producen las recomendaciones, incluidas las mejores selecciones, los éxitos de las festividades y el ranking N. La sección de tendencias ahora también es un resultado de algoritmos que utilizan el aprendizaje automático. El enfoque proporciona la selección del contenido basado en el “historial visto”, asegurando que las preferencias relevantes sean visibles para el usuario.

Optimización del control de calidad del contenido

Además de utilizar la inteligencia artificial para mantener la calidad de la transmisión, Netflix también utiliza el aprendizaje automático y el modelado predictivo para optimizar el control de calidad (QC) del contenido. Aquí, el término contenido se utiliza para texto, audio y video publicitario.

El modelo de control de calidad predictivo utiliza el aprendizaje automático supervisado para predecir si la calidad del contenido es “aceptable” o “incorrecta”. El proceso de control de calidad incluye principalmente inspecciones manuales y automatizadas para la identificación y reemplazo de los activos que no están a la altura, como subtítulos mal colocados o problemas de sincronización de audio y video.

Pruebas A / B para cada innovación

Cualquier cambio o innovación realizada por Netflix debe pasar el proceso de prueba A / B antes de convertirse en la experiencia predeterminada para el usuario. Estos cambios incluyen un nuevo producto, nuevos videos, una nueva página de inicio personalizada y un rediseño del diseño de la interfaz de usuario.

Las pruebas A / B permiten a Netflix identificar el riesgo de realizar cambios utilizando los datos reales para guiar los cambios. Se realiza principalmente experimentando con un grupo de control y grupos de experimentos que recibirían tratamientos alternativos. Una vez que la prueba está en vivo, las horas de retención y transmisión se registran como métricas, y los resultados se utilizan para sacar una conclusión significativa.

Conclusión

Con el éxito de Netflix como el centro de transmisión más popular, es evidente que lo está haciendo todo bien. El uso de las ciencias de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar una experiencia positiva para el usuario indica la dedicación de Netflix a su comunidad.

Claramente llamándose a sí mismo orientado al usuario, Netflix está haciendo todo lo posible para captar la atención de los nuevos usuarios y retener a los mayores. Con 203,67 millones de suscriptores a finales de 2020, creemos que la combinación de datos y ciencias psicológicas está funcionando para Netflix.

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