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¿Cómo usa Spotify Machine Learning?

María José Peña | 8 febrero, 2021

Móvil Spotify Machine Learning

¿Quién no utiliza hoy en día Spotify para escuchar su música favorita?

A veces lo abres y buscas entre sus listas o recomendaciones alguna canción que te guste para añadirla a tus favoritas. Pues bien, hoy os vamos a explicar cómo funcionan algunas de estas cosas que vemos a diario en esta app.

Spotify aprende automáticamente sobre nuestros gustos y preferencias para recomendarnos nuevas canciones mediante el uso de varias técnicas y algoritmos. Hoy hablaremos sobre cómo usa Spotify Machine Learning para ofrecer un gran servicio al usuario.

Modelos de audio

ondas de audio de un podcast

Spotify analiza y revisa las pistas de audio sin procesar, es decir, en bruto para poder clasificarlas dentro de sus categorías.

Esta revisión permite poder observar las similitudes entre las canciones y por tanto, recomendarlas a los usuarios según su propio historial.

Modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP)

multitrack editor 2

Analizan los metadatos de cada pista y las publicaciones de blogs y demás publicaciones escritas sobre esa pista o artista con NLP, después, unifican esos datos para una descripción de la pista o artista en particular. Este rastreo y conjunto de datos se realiza a diario cambiando en todo momento para ser lo más certero posible.

Modelos de filtración colaborativa

conexión entre mujeres

Analizan tanto el comportamiento del usuario como de los demás. Las recomendaciones se realizan gracias al filtrado colaborativo. Spotify no tiene un sistema por el cual los usuarios puedan “puntuar” sus canciones, en su defecto, utiliza una retroalimentación implícita; recuentos de pistas y datos de streaming adicionales. Compara las canciones escuchadas por los usuarios en busca de aquellos con gustos musicales similares. Al hacerlo, el Machine Learning de Spotify obtiene nuevas canciones comunes en conjunto y después consigue las que individualmente no han escuchado aún.

De esta manera, consigue obtener información para recomendar las canciones entre todos los usuarios. Los algoritmos de esta aplicación acaban ofreciendo un servicio más que satisfactorio en el que nosotros, como usuarios finales, acabamos descubriendo nuestro nuevo artista favorito.

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