Нереальные пацаны… Челябинские айтишники создали умную IT-систему подбора саундтреков к телесериалам и компьютерным играм
12 Июля 2017
В Челябинске разработали проект гибридной рекомендательной системы для музыкального сервиса.
-
Цифровые двойники. В Челябинске запускают IT-технологию, позволяющую в разы повысить качество продукции
-
Машинный взгляд. Челябинские ученые придумали «мобильную технологию» компьютерного зрения
Сегодня режиссеру очень непросто подобрать сандтрек — яркую, запоминающуюся мелодию, музыкальное сопровождение фильма, мюзикла, аниме, телепередачи, компьютерной игры…
Вроде бы выбор есть: в записях можно отыскать мелодии на любой вкус. Но как выбрать именно то, что нужно?
Как сообщили в ЧелГУ, теперь эта проблема решена: магистранты вуза Надежда Меньшикова и Иван Портнов разработали проект гибридной рекомендательной системы для музыкального сервиса Zaycev.net. Она позволяет рекомендовать пользователю аудиотреки, отобранные из миллионов мелодий на основе методов коллаборативной и контентной фильтрации, с использованием глубоких нейронных сетей.
Вчерашние студенты Надежда Меньшикова и Иван Портнов одновременно работают в челябинской компании Zaycev.net, создающей самые разные IT-сервисы, в том числе и по отбору саундреков. Магистерская диссертация авторов ноу-хау, посвященная «машинному отбору» звукового сопровождения, была высоко оценена аттестационной комиссией вуза.
— Особенность нашего подхода в том, что мы на основе классических математических методов разработали свой уникальный алгоритм «фильтрации» саундтреков, — сообщила Надежда Меньшикова. — Он работает на основе так называемой технологии обратной связи — скачивания и прослушивания саундтреков, оценки их музыкальными экспертами и пользователями сервиса. При этом учитываются их явные и неявные предпочтения. Иван разработал приложение и программную часть проекта, а я — алгоритм и «траекторию машинного обучения» умной системы.
Созданный челябинцами алгоритм позволяет отобрать саундтреки, исходя из «смотрового контента» пользователя. Он, заходя на сайт, ставит «лайки» на понравившиеся мелодии, и машина следует его вкусу. Впрочем, если «клиент» даже пропустит нужные «три аккорда», она посоветует, где искать «саунд».
— Защита диссертаций первого выпуска магистерской программы «Интеллектуальный анализ данных» стала пробным камнем для ребят, и они достойно выдержали это испытание, — говорит Юлия Петриченко, и. о. директора Института информационных технологий ЧелГУ. — Наши магистранты разработали рекомендательные системы и сервисы с использованием алгоритмов машинного обучения, методов обработки естественного языка (Natural Language Processing), проектов в области интернета-вещей и интеллектуальных систем сетевой безопасности. Проект IT-подбора саундтреков — наглядное тому подтверждение.
Вроде бы выбор есть: в записях можно отыскать мелодии на любой вкус. Но как выбрать именно то, что нужно?
Как сообщили в ЧелГУ, теперь эта проблема решена: магистранты вуза Надежда Меньшикова и Иван Портнов разработали проект гибридной рекомендательной системы для музыкального сервиса Zaycev.net. Она позволяет рекомендовать пользователю аудиотреки, отобранные из миллионов мелодий на основе методов коллаборативной и контентной фильтрации, с использованием глубоких нейронных сетей.
Вчерашние студенты Надежда Меньшикова и Иван Портнов одновременно работают в челябинской компании Zaycev.net, создающей самые разные IT-сервисы, в том числе и по отбору саундреков. Магистерская диссертация авторов ноу-хау, посвященная «машинному отбору» звукового сопровождения, была высоко оценена аттестационной комиссией вуза.
— Особенность нашего подхода в том, что мы на основе классических математических методов разработали свой уникальный алгоритм «фильтрации» саундтреков, — сообщила Надежда Меньшикова. — Он работает на основе так называемой технологии обратной связи — скачивания и прослушивания саундтреков, оценки их музыкальными экспертами и пользователями сервиса. При этом учитываются их явные и неявные предпочтения. Иван разработал приложение и программную часть проекта, а я — алгоритм и «траекторию машинного обучения» умной системы.
Созданный челябинцами алгоритм позволяет отобрать саундтреки, исходя из «смотрового контента» пользователя. Он, заходя на сайт, ставит «лайки» на понравившиеся мелодии, и машина следует его вкусу. Впрочем, если «клиент» даже пропустит нужные «три аккорда», она посоветует, где искать «саунд».
— Защита диссертаций первого выпуска магистерской программы «Интеллектуальный анализ данных» стала пробным камнем для ребят, и они достойно выдержали это испытание, — говорит Юлия Петриченко, и. о. директора Института информационных технологий ЧелГУ. — Наши магистранты разработали рекомендательные системы и сервисы с использованием алгоритмов машинного обучения, методов обработки естественного языка (Natural Language Processing), проектов в области интернета-вещей и интеллектуальных систем сетевой безопасности. Проект IT-подбора саундтреков — наглядное тому подтверждение.
