[ πŸ€” λ„·ν”Œλ¦­μŠ€μ—μ„œ ML둜 μ‹ κ·œ μ½˜ν…μΈ  관객 수λ₯Ό μ˜ˆμΈ‘ν•˜λŠ” 법 πŸŽ₯ ] μ½˜ν…μΈ  μ œμž‘μ΄λ‚˜ μˆ˜κΈ‰μ„ κ²°μ •ν•  λ•Œ μ€‘μš”ν•œ 것은 μ˜ˆμƒ 관객 수이죠. κΈ°μ‘΄μ—λŠ” λΉ„μŠ·ν•œ μž‘ν’ˆμ˜ λ°•μŠ€μ˜€ν”ΌμŠ€λ‚˜ λ‹μŠ¨ μ‹œμ²­λ₯ κ³Ό 같은 μ œν•œμ μΈ μ§€ν‘œλ§Œμ„ ν™œμš©ν–ˆμ§€λ§Œ, λ„·ν”Œλ¦­μŠ€λŠ” 전세계 μ½˜ν…μΈ μ— λŒ€ν•œ 메타데이터λ₯Ό ν•™μŠ΅μ‹œν‚¨ λͺ¨λΈμ„ ν™œμš©ν•΄μ„œ 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•œλ‹€κ³  ν•΄μš”. 즉, transfer learning을 기반으둜 ν•˜λŠ” κ±°μ£ . μ½˜ν…μΈ μ˜ κΈ°λ³Έ λ‹¨μœ„λ₯Ό λ„·ν”Œλ¦­μŠ€μ—μ„œλŠ” "타이틀"이라 ν•˜λŠ”λ°μš”, μ‹ κ·œ νƒ€μ΄ν‹€μ˜ μ˜ˆμƒ 관객 수λ₯Ό μ˜ˆμΈ‘ν•˜λ €λ©΄ 두 κ°€μ§€ μ§ˆλ¬Έμ— λ‹΅ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. 1️⃣ κΈ°μ‘΄ 타이틀 쀑 μ‹ κ·œ 타이틀과 λΉ„μŠ·ν•œ 것은? 2️⃣ 각 μ§€μ—­ λ³„λ‘œ μ˜ˆμΈ‘λ˜λŠ” 관객 μˆ˜λŠ”? 이λ₯Ό μœ„ν•΄μ„œ λ„·ν”Œλ¦­μŠ€μ—μ„œλŠ” 전세계 λͺ¨λ“  타이틀과 κ·Έ 메타데이터에 λŒ€ν•œ ν•™μŠ΅μ„ 톡해 각 타이틀별 μž„λ² λ”©μ„ κ΅¬ν•©λ‹ˆλ‹€. 마치 μ›Œλ“œ μž„λ² λ”©μ„ ν•˜λŠ” κ²ƒμ²˜λŸΌμš”! 그리고 μš” μž„λ² λ”©μ„ κ·Έ λ’€μ˜ μ§ˆλ¬Έμ„ λ‹΅ν•  수 μžˆλŠ” λͺ¨λΈλ§μ— ν™œμš©ν•˜λŠ” κ±°μ£ . 1️⃣ λΉ„μŠ·ν•œ 타이틀 예츑과 같은 κ²½μš°μ—λŠ” μœ μ‚¬λ„ 거리λ₯Ό ν™œμš©ν•΄ μ‹œκ°ν™”λ₯Ό ν•˜κ²Œ 되면 결정을 λ‚΄λ €μ•Ό ν•˜λŠ” ν˜„μ—…μ—μ„œλ„ λ°”λ‘œ ν™œμš©ν•˜κΈ° νŽΈν•˜κ² μ£ . 1οΈβƒ£μ˜ 결과둜 λ‚˜μ˜¨ μœ μ‚¬ νƒ€μ΄ν‹€μ˜ 관객 μˆ˜μ™€ 각 λ‚˜λΌλ³„ μž„λ² λ”©μ„ ν™œμš©ν•˜λ©΄ 2οΈβƒ£μ˜ μƒˆλ‘œμš΄ νƒ€μ΄ν‹€μ˜ 관객 μˆ˜λ„ μ˜ˆμΈ‘ν•  수 μžˆμ„ κ²ƒμ΄κ³ μš”. λ„·ν”Œλ¦­μŠ€μ—μ„œλŠ” λͺ¨λΈμ˜ ν•™μŠ΅ κ²°κ³Όλ₯Ό 해석할 수 μžˆμ–΄ κ²°μ •ν•  λ‹΄λ‹Ήμžλ“€μ—κ²Œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό 쀄 수 있고, 예츑 정확도도 ν–₯μƒμ‹œμΌœ μ€€λ‹€κ³  μ„€λͺ…ν•©λ‹ˆλ‹€. μ–΄λ–€ 메타데이터가 ν•™μŠ΅μ— ν™œμš©λ˜λŠ”μ§€λ„ μ€‘μš”ν•œλ°μš”, λ©”νƒ€λ°μ΄ν„°μ—λŠ” 기본적인 μž₯λ₯΄, 길이 외에도 λ„·ν”Œλ¦­μŠ€μ—μ„œ μžλž‘μŠ€λŸ½κ²Œ μš΄μ˜ν•˜λŠ” μ „λ¬Έκ°€λ“€μ˜ 뢙인 νƒœκ·Έλ„ λ“€μ–΄κ°„λ‹€κ³  ν•΄μš”. κ΄€λ ¨ν•΄μ„œ μ°Έκ³ ν•˜μ‹€ 수 μžˆλŠ” 링크λ₯Ό λ‚¨κ²¨λ‘˜κ²Œμš”. μ°Έκ³ : https://www.linkedin.com/pulse/how-editorial-creative-sparks-joy-discovery-netflix-members-mcilwain/

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2020λ…„ 12μ›” 13일 μ˜€ν›„ 1:48

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