Как не надо строить ML-моделиЯ много лет пользуюсь Яндекс Музыкой и каждый раз их рекомендательные алгоритмы меня жестко вымораживают))
Я понимаю, что под капотом у ребят навороченная рекомендательная модель машинного обучения, натренированная на миллионах пользователей и прослушиваний, поэтому сотрясать воздух тут особо смысла нет. Но я смотрю, что и в какой ситуации рекомендует мне их сервис, прекрасно понимаю, почему так происходит, но меня это все равно бесит))
Смотрите, в чем прикол. Допустим, ты послушал какой-нибудь System of a down — Toxicity. Такие рекомендательные модели работают по сути своей очень просто — они смотрят, а что часто слушают люди, которые тоже слушают Toxicity. А дальше, грубо говоря, выбираешь самые часто встречаемые из этих треков и подсовываешь мне. И вроде бы — что проще: на дай мне другую песенку SOAD послушать или какую-нибудь другую альтернативу тех лет подсунь. Но нет же — мне на полном серьезе после альтернативы может подкинуть фонк или церковный хор 🤡
А дело вот в чем — за годы наблюдений я заметил, что, кажется, их модель:
1. С очень большим весом оценивает не только последний прослушанный трек, а все, что ты слушаешь вообще. И пытается по той же логике выдать тебе «идеальный трек»: ищет людей, которые слушают все тоже самое, и пытается понять — а что еще одни слушают. И это супер логично.
Но есть проблема — я меломан) Поэтому за один вечер я могу послушать жесткую альтернативу, потому перейти на русский репчик, а закончить симфоническим оркестром из мультика Король Лев.
И это без бокала даже!Соответственно, алгоритм просто сходит с ума и начинает мне подсовывать Шуфика и Круга после System of a Down, а Я ХОЧУ ПОСЛУШАТЬ ЭТИХ ЗАБАВНЫХ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ АРМЯН СЕЙЧАС, а не шансон.
2. Оценивает не просто последний трек, который ты послушал, а насколько качественно ты его прослушал. Я провел уже сотню экспериментов. Вариант 1 — заходишь в какой-то альбом, не слушаешь песни и включаешь «Поток по альбому». По итогу — опять Шуфик и Круг. Вариант 2 — заходишь в этот же альбом, включаешь песенку, остальные быстро прощелкиваешь и опять включаешь поток. По итогу — скорее всего опять Шуфик, ну либо первые 1-2 рекомендации норм, а потом опять стили разъезжаются. Вариант 3 — садишься и слушаешь весь альбом целиком, кайфуешь. Включаешь волну — и, о чудо, поток начинает работать нормально.
В целом, это тоже очень логично. Но если я нажимаю поток по какой-то песенке, даже если я перед этим не послушал еще 10 таких же — наверно я все-таки хочу услышать именно этот стиль. Или я для вас какая-то чепуха?!
Короче, и таких моментов интересных много еще. Вот еще из мелочей: возьмите один и тот же альбом и включите поток по самой популярной песне, а потом по какой-то очень нишевой, которую знаете только вы и мама исполнителя. Если вы хотите послушать поток в стиле этого исполнителя, то второй вариант в среднем работает сильно лучше — потому что алгоритм не учитывает интересы людей, которые слушали популярную песню, просто потому что это хит, а так обычно слушают Люсю Чеботину.
Ставьте реакции, если такие разборы вам интересны!
А еще приходите
сегодня, в 19:00 мск на наш
открытый вебинар по машинному обучению — Маша Жарова, ML-engineer из WB, будет в прямом эфире показывать, как
построить скоринговую модель!
Вам банк когда-нибудь блокировал карту при «подозрительных» переводах, хотя вы просто пытались перевести Ибрагиму за чебурек? Вот сегодня покажем, как это работает)) Я там тоже буду 🫡
Ссылка на регистрацию →
Новый список