W dzisiejszych czasach nie ma platformy ani usługi, która nie próbowałaby nam polecać „czegoś” do obejrzenia, wysłuchania lub kupienia. Problem polega na tym, że w większości przypadków te rekomendacje są naprawdę okropne. Więc dlaczego nie weźmiemy spraw w swoje ręce? Silnik Maroofy zmierza w tym kierunku, oferując sugestie muzyczne oparte na ulubionych piosenkach, których szukaliśmy wcześniej. Dzięki temu wyniki powinny być dokładniejsze…
Niezależnie od tego, czy chodzi o YouTube, Spotify czy inną podobną usługę, „sugestie” z każdej nowoczesnej platformy są nieustanne. Dlaczego? Ponieważ koło musi się kręcić, oczywiście. Big Data nie żywi się samo: musimy spędzać czas online, testować nowe lub klasyczne rzeczy, konsumować. Ale algorytmy się mylą… znacznie częściej, niż nam się wydaje.
Maroofy: Odkrywaj nowe piosenki, dzieląc się swoimi ulubionymi
Teraz istnieje prosta alternatywa: dobrowolnie nauczyć algorytmy, czego chcemy. I tak właśnie działa Maroofy. Ta strona, opracowana przez Subhash Ramesh, oferuje nam „silnik rekomendacji” do podobnych piosenek. Jego działanie opiera się na indeksie ponad 120 milionów utworów w iTunes oraz niestandardowym modelu audio. Model analizuje surowe dźwięki jako wejście i generuje wynik oparty na osadzeniach wektorowych. Ostatnim krokiem jest zapisanie wszystkich tych wektorów w bazie danych i umożliwienie wyszukiwania semantycznego w celu znalezienia podobnej muzyki.
Więc jak dobrze to działa? Prawdę mówiąc, to zależy od każdego z nas. Osobiście mogę powiedzieć, że obecnie czynnik odkrywania Maroofy jest cenniejszy niż wszystko inne. Na przykład silnik wskazuje, że Fortunate Son Creedence, piosenka „protestacyjna, antywojenna i antyelitarna”, ma podobieństwa do Grease Bummertrash, niezależnego zespołu, o którym ledwo udało mi się znaleźć jego profil na Bandcamp, i który jest bardziej w klimacie garage punku niż czegokolwiek innego… ale ostatecznie zostałem przy słuchaniu Bummertrash, więc misja wykonana? Spróbuj!
Oficjalna strona: Kliknij tutaj
