
デジタル視聴プラットフォームの 1 つである Netflix をご存知ですか? 2021 年第 2 四半期時点の Netflix 加入者データは、世界中で 2 億 900 万人の加入者を抱えています。これは驚くべきことです。 では、Netflix はどのようにしてユーザーの興味のある映画をお勧めすることでユーザーのニーズを理解できるのでしょうか?
その答えは、人間の脳の作業プロセスを模倣できる人工知能であるディープラーニングです。このテクノロジーは、生データを処理し、意思決定を目的としたパターンを作成することで機能します。ディープラーニングは、非構造化データまたはラベル付けされていないデータからの監視を必要とせずに、パターンと情報を識別できます。
次に、Netflix がユーザーのニーズをどのように理解しているかを見てみましょう。 Netflix に登録したことがある場合は、興味深いおすすめのビデオを見つけることができるかもしれません。この深層学習テクノロジーは、ニーズに合ったビデオを探すときに、Netflix を使用する際のユーザーの興味や習慣を活用します。
現代において、ディープラーニングはかなり重要な先端技術になっているように感じます。しかし、ユーザーの使用パターンを理解するためだけでなく、ディープラーニングには次のような他の利点もあります。
1. アプリケーションまたはウェブの非構造化データのパフォーマンスを最大化する
2. 特徴エンジニアリングのためのテクノロジー予算を削減する
3. 開発運用予算を最小限に抑える
4. 品質出力表示
5. 適切なデータ操作手法
つまり、この深層学習は、ユーザーの習慣を評価するだけでなく、意思決定を設計することもできます。
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