当您想观看最新的电影或连续剧时，您会怎么做？你当然有机会打开Netflix！无论您是想查看最新一季的《皇冠》还是狂看《老友记》的所有季节，在 Netflix 上一切皆有可能。有各种各样的节目和电影，每个人都可以找到自己喜欢的东西。但是当有超过 14,000 个选项时，您如何选择观看的内容？嗯，机器学习在这方面可以提供很大帮助。 Netflix 使用了许多机器学习应用程序，其中最受欢迎的是他们的内容推荐系统，它会告诉您可能喜欢什么。
但这还不是全部！ Netflix 在其工作的几乎所有方面都使用机器学习，为用户提供无缝体验。毕竟，Netflix 收集的数据是巨大的，其中包括显式数据，例如电影的点赞或不赞成，甚至包括用户观看特定内容的数据和位置、观看时间、观看内容等隐式数据。他们使用的设备，他们是否疯狂观看，他们的内容选择，在线行为等。所有这些数据都可以用于机器学习，最终提高底线，即为 Netflix 获得更多订阅者！那么让我们来看看 Netflix 使用机器学习的不同方式。
1. 内容推荐
转到 Netflix 并查看您的电影推荐！他们和你的朋友一样吗？不，您的电影推荐完全符合您的口味并基于您可能想要的内容。因此，如果您是恐怖电影的粉丝，您可能会看到更多的 Witchy 和 Ghostly 选项，而您的恶魔如果是 rom-com 的粉丝，则可能会看到可爱的爱情故事选项。但 Netflix 如何决定这一点？他们使用基于机器学习算法的推荐系统，该算法会考虑您过去在电影中的选择、您喜欢的类型以及与您具有相似品味的用户观看了哪些动作。这种电影推荐算法对 Netflix 来说非常重要，因为他们有成千上万的各种类型和用户的选择，与实际观看任何内容相比，他们在选择接下来要看的内容时更容易感到困惑。在这里，电影推荐算法可以提供清晰的指导，并有助于观看什么。您可以选择是否遵循它。如果你有心情在傲慢与偏见之后看沉默的羔羊，那就去吧！
2. 自动生成的缩略图
缩略图对用户是否会看电影有很大影响。想象一下，您在浏览 Netflix 时看到了一个非常有趣的缩略图，其中包含您从未看过的电影或连续剧。您肯定会单击缩略图并查看该电影（无论您是否点亮它都是另一回事！）因此缩略图上的图像可以对 Netflix 特定电影或系列的流量产生重大影响。这就是为什么他们有个性化的自动生成的缩略图图像，这些图像是根据个人用户对电影的喜好创建的。 Netflix 使用机器学习来分析您的电影和连续剧选择，并了解您最有可能点击哪种缩略图。例如，Riverdale 系列可以有两个不同的缩略图，一个甜蜜浪漫的版本或一个严肃的神秘版本，你会根据自己的喜好看到那个。虽然 Riverdale 有这两个方面，但根据您的喜好的缩略图至少会促使您查看这些系列，然后您可以决定是否要坚持！
3. 流媒体质量
看电影时可能发生的最糟糕的事情是什么？当然是缓冲！缓冲或低视频质量使您完全脱离电影并且非常烦人。 Netflix 深知这一点，他们已尽最大努力确保观众在观看电影或节目时不会出现缓冲或流媒体质量损失。毕竟，这些事情可能是致命的，并导致人们转向亚马逊 Prime 或 Hulu 等竞争对手的服务。但是 Netflix 如何确保最佳流媒体质量，以便即使在高峰时段也不会出现故障？这并不容易，因为他们在全球拥有约 2 亿订户。 Netflix 使用机器学习算法来预测观众模式，并了解观众在观看某部电影或节目时何时会出现普遍增加和减少的情况。然后他们可以缓存离观众更近的区域服务器，这样即使在流行高峰期也没有登录流或加载时间。
4. 拍摄地点
Netflix 不仅仅是一个展示不同电影和连续剧的流媒体平台。它也是一家制作和制作许多精彩电影和系列的制作公司！如果您有兴趣，请查看《德里犯罪》、《橙色是新的黑色》、《王冠》、《女王的开局》等，这些都是 Netflix 原创（而且还不错）！无论如何，Netflix 需要决定所有这些电影和剧集的拍摄地点。选择特定地点的因素有很多，例如成本和预算因素、演员和工作人员的日程安排冲突、特定的拍摄要求（如沙漠、沿海城市或夜间拍摄）、地点的天气情况、从当地管理部门获得许可的可能性等。所有这些因素都需要由制作团队在决定位置之前考虑，而机器学习可以在这方面提供很大帮助。机器学习算法可用于根据需要满足的所有约束来查找世界上的最佳位置列表。
5. 内容质量
为什么Netflix如此受欢迎？那是因为它不仅是一个流媒体平台，也是所有用户的体验。漂亮的用户界面、个性化的推荐、每种语言的多种字幕选项、富有创意的原创作品，所有这些成就了 Netflix！试想一下，如果Netflix的质量不那么好，你会沉迷于Netflix吗？不。这就是为什么管理内容质量是 Netflix 的重要组成部分。他们也为此使用机器学习！ Netflix 创建了一种有监督的质量控制算法，该算法可以根据训练的数据对音频、视频、字幕文本等内容进行合格或不合格。如果任何内容失败，则通过手动质量控制进一步检查，以确保只有最好的质量才能到达用户手中。毕竟，如果字幕错误或音频滞后于视频，您可能不会在 Netflix 上观看《怪奇物语》。
结论
如您所见，Netflix 使用机器学习的方式有很多。您在网站上看到的所有内容，包括您的主页，甚至是推荐内容，都是根据您的喜好进行个性化设置的。而这仅仅是开始！您用户体验的所有方面，包括无缝视频质量、您看到的缩略图、字幕和音频质量等，都包含机器学习的一部分。因此，下次您在 Netflix 上观看《怪奇物语》时，请记住，您观看的不仅仅是连续剧，而是娱乐和尖端技术的融合，为您提供这种体验。