Точное прогнозирование популярности песен с помощью нейрофизиологии и машинного обучения

t.me/benchmarka

Машинное обучение. Помните еще такой термин? Нет, он и сейчас есть, но теперь в широком информационном поле модно использовать «ИИ». Ну, как бы то ни было, но все эти сущности работали еще «при динозаврах» (всего пару-тройку лет назад).

Было так. Нейрофизиологией ребята занимаются, помним, да? Анализировались не столько сами данные о прошлых музыкальных хитах, сколько мозговая активность человека.

Эксперимент проходил следующим образом.

• Были отобраны 24 песни, из которых 13, по результатам прослушивания на стриминговом сервисе, стали хитами за полгода, а 11 – провалились. Участники эксперимента не знали заранее, что это за песни.
• Участники эксперимента – 33 человека в возрасте от 18 до 57 лет – прослушали все 24 песни в лаборатории, когда на них были надеты специальные датчики, которые измеряли активность отделов мозга, отвечающих за настроение и уровень энергии.
• После каждой песни добровольцев просили оценить, насколько песня им понравилась по шкале от 1 до 10, сумеют ли они напеть ее и станут ли рекомендовать эту композицию своим друзьям.
• Затем ученые применили машинное обучение к полученным с датчиков нейрофизиологическим данным.

В результате оказалось, что такая комбинация приемов позволила идентифицировать хиты – с вероятностью 97%. Три сигмы выдали.

Все помним свежий хит про Снегурочку от начала и до конца, сделанный ИИ? Ну, так вот они предпосылки из «далекого» 2023

осторожно – в статье много сложностей и формул, она не на русском, но переводчик прекрасно справляется)

https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2023.1154663/full

#прогнозирование #статьи