Публикации по теме 'spotify'
Как Spotify использует машинное обучение?
Spotify — шведский поставщик услуг потокового аудио и мультимедиа, основанный 23 апреля 2006 года Даниэлем Эком и Мартином Лоренцоном. Это один из крупнейших поставщиков услуг потоковой передачи музыки с более чем 456 миллионами активных пользователей в месяц, включая 195 миллионов платных подписчиков, по состоянию на сентябрь 2022 года.
Известно своим пользовательским интерфейсом и музыкальными рекомендациями, давайте углубимся в то, как Spotify использует машинное обучение...
Масштабирование данных в экземпляре AWS для рекомендательной системы Spotify
Данные
Как упоминалось в моей предыдущей записи, моделирование было выполнено с 2% выборок данных (20 000). Что для некоторых может быть или не быть достаточно большим.
Если говорить о больших данных, то 20 000 сэмплов определенно недостаточно. Для нашего набора данных, 1 миллион плейлистов, 66,3 миллиона треков среди плейлистов и 2,2 миллиона уникальных треков, мы имеем дело с серьезным набором данных.
Вся обработка 2% данных была выполнена локально на компьютере с 32 ГБ..
Практический пример: пик возраста популярных исполнителей с использованием Spotify API и MusicBrainz
Чтобы увидеть полный проект, используйте эту ссылку на GitHub .
Авторы
Кир Настахунин Малика Елюбаева Никита Паровый Николай Рахфал Елизавета Семикина
Описание проекта
Этот проект рассмотрит лучшие музыкальные чарты США за последние 12 лет (2010–2021). В первую очередь он будет сосредоточен на определении того, в каком возрасте достигают пика различные музыкальные исполнители, и других аспектах, которые этому способствуют. Автор статьи в Washington Post Когда, согласно..
Авторизация Spotify Web API с помощью React-Native / Expo
API Spotify невероятен, но может сбивать с толку вопрос о том, как надежно получить доступ к нужным нам данным. В этой статье мы рассмотрим все шаги, необходимые для получения доступа к данным пользователя Spotify в нашем приложении с помощью JavaScript. Я создаю приложение React Native с помощью Expo, поэтому код будет ориентирован на мобильное приложение на основе React, но этот процесс должен выполняться и для других веб-приложений и / или фреймворков.
Если вы видели такие фразы,..
Улучшение списков воспроизведения Spotify с использованием их аудиофункций с помощью классических методов и методов глубокого обучения
Руководители проекта : Лукас Хагер, Вед Фадке и участники проекта: Джастин Гонг, Хлоя Ли, Аниш Равилла, Итан Уоррен
Введение
В современном мире потоковой передачи музыки такие платформы, как Spotify, становятся все более актуальными. Часть того, что делает Spotify такой доминирующей платформой в пространстве, — это алгоритм рекомендаций, который он использует. Сотни миллионов пользователей платформы используют алгоритм рекомендаций, чтобы расширить свои вкусы и получить больше..
Пример из практики науки о данных: что делает плейлист Spotify успешным
Комплексное исследование данных по науке о данных с советами и реализацией Python для реальной бизнес-задачи: что делает плейлист Spotify успешным
Если вы готовитесь к интервью с Data Science или Data Consultant Case Study, эта статья для вас. Это комплексное исследование данных с реализацией Python , заданное на заключительном этапе набора процессы помогут вам понять, с чего начать и какие необходимые шаги вы должны предпринять, чтобы взломать такие интервью для изучения..
Как интегрировать API Spotify в DhiWise.
Пошаговое руководство по извлечению данных из API и отображению пользовательских результатов в интерактивном пользовательском интерфейсе.
Почему Mood Wise?
Люди не понимают, какую песню слушать при прослушивании музыки. Mood-Wise Tracks поможет вам найти идеальный трек для воспроизведения в данный момент. С Mood-Wise Tracks вы можете получать треки, выбирая эмоцию, в которой вы находитесь, и позволяя Spotify предложить идеальный трек, соответствующий вашему настроению. Если вы..
