Cum foloseste Netflix, Open Source AI, pentru a va dezvalui preferintele

Open Source AI sau in termeni simpli, Machine Learning este o tehnica prin care un calculator poate "invata" din date. Aceasta abordare se bazeaza in principal pe formarea unui model din seturi de date . Cu cat calitatea seturilor de date este mai buna, cu atat este mai buna precizia modelului Machine Learning.

Daca sunteti sau ati fost abonat la Netflix, cu siguranta stiti ca Netflix utilizeaza un model bazat pe abonament. De aceea, Netflix doreste sa va faca experienta cat mai personificata posibil pentru dumneavoastra.

Pentru a face acest lucru, Netflix a inceput sa exploreze o serie de moduri in care ar putea sa vina cu un astfel de model perceptiv personal. Chiar daca nu ati fost abonat la Netflix, s-ar putea sa fi intrebat cum face Netflix aceste recomandari uimitoare pe contul Netflix al unui utilizator si cum oamenilor le place Netflix.

Caracteristici si tehnici Netflix utilizate pentru a furniza cea mai buna experienta posibila utilizatorilor: - Video Ranker personalizat: PVR - Top-N Video Ranker - Popular acum - Continuati sa vizionati - Video-Video Similarity - Generarea paginii: Selectia randurilor si clasarea - Selectia probelor - Experienta de cautare - Tehnici de invatare tehnica si tehnica pentru toate cele de mai sus

Reteaua proprie de distribuire a continutului (CDN) proprie Netflix este alimentata de surse deschise. Au externalizat initial serviciile lor de streaming catre Akamai , Level3 si Limelight .

Dar, in cele din urma, au decis sa-si construiasca propriul CDN pentru ca doreau: - Cresterea mai rapida - Reducerea costurilor - Controlarea conexiunii HTTP - Construirea un CDN specializat in livrarea de continut Netflix - Punerea continutului mai aproape de un client

Astfel, Netflix Open Connect a luat fiinta. Anume, fundatia CDN a Netflix a fost construita pe serverul web NGINX si pe sistemul de operare FreeBSD. Netflix a ales sa utilizeze o licenta BSD in loc de GPL in timp ce isi construia CDN-ul. Acest lucru se datoreaza faptului ca ISP-urile au fost implicate in principal ca terte parti.

NGINX a fost ales pentru ca era cunoscut ca este rapid si stabil, sprijin comercial oferit de Nginx, Inc. si avea un cadru flexibil pentru module personalizate. FreeBSD era, de asemenea, cunoscut ca fiind un sistem de operare rapid si stabil si avea o comunitate puternica de dezvoltatori. Deci, a devenit o alegere potrivita.

Ambele dintre acestea fiind libere si cu sursa deschisa, Netflix a folosit inca un proiect open source numit BIRD Internet Routing Daemon , care totusi utilizeaza licenta GPL. Acest instrument a fost folosit pentru a transfera topologia retelei de la ISP-uri catre propriul sistem de control, care ar directiona clientii catre continutul lor respectiv.

Toate cele trei au servit ca unelte excelente pentru a face fata: - 400.000 fisiere flux per aparat - 5000 - 30.000 fluxuri de clienti per aparat - 300-1000 de clienti pe disc

Astazi, initiativa Netflix Open Source Software vorbeste despre angajamentul lor fata de sursa open source. Ei au propriul lor Open Source Software Center ! GitHub-ul Netflix arata in mod clar cele 139 de depozite gestionate de 52 de dezvoltatori. Toate rezultatele previzionale pe care tocmai le-am vazut sunt sprijinite de aceste proiecte unice open source listate pe GitHub .

Netflix are propria lor biblioteca de invatare profunda numita Vectorflow. Exista inca un instrument predictiv si analitic numit Surus. Are o functie cunoscuta sub numele de ScorePMML, care permite predictia eficienta a pronosticarii modelelor din cloud . Surus poate fi, de asemenea, utilizat pentru detectarea de tip outlier sau potrivirea modelului . Netflix are un post de blog despre ei.

Asadar, pentru a rezuma, am prezentat Machine Learning, si cum a evoluat Netflix si despre Netflix Open Connect, urmata de initiativa software-ului Open Source.