Imagine ter um disc jockey dentro do seu computador que corresponde à música tocada ao seu estado de espírito atual. De acordo com uma nova pesquisa da Universidade do Texas em Austin, o aprendizado de máquina pode aproximar essa experiência criando listas de reprodução de música ultra-pessoais que se adaptam às mudanças de humor de cada usuário.

Maytal Saar-Tsechansky, professor de informação, Risco, e Gestão de Operações na McCombs School of Business, junto com dois pesquisadores de ciência da computação na universidade, criou um "DJ personalizado". Com seu novo jornal, "A música certa na hora certa:listas de reprodução personalizadas adaptáveis ​​com base na modelagem de sequência, "publicado no MIS Quarterly , seu objetivo é superar os serviços de streaming de música criando listas de reprodução que mudam de acordo com as mudanças emocionais de cada indivíduo.

"Esteja você entrando no carro após um longo dia de reuniões, ou você está saindo da cama em uma manhã de fim de semana, deve adaptar suas recomendações às suas mudanças de humor, "diz Saar-Tsechansky.

O projeto começou como ideia de Elad Liebman, um Ph.D. estudante de ciência da computação na UT Austin que também é graduada em composição musical. O programa que ele, Saar-Tsechansky, e o professor de ciência da computação da UT, Peter Stone, projetado executa uma série de ciclos de feedback. Tenta uma música, o ouvinte avalia, e o programa leva em conta essa classificação ao escolher a próxima música. "Então você altera o modelo de acordo, "diz Liebman.

O programa se adapta ao humor do ouvinte, considerando não apenas quais músicas ele vai gostar, mas também em que ordem. As músicas são organizadas de forma inteligente, levando a um expressivo, Seqüência "tipo DJ", em vez de um aleatório, um que soa arbitrário.

Como um jogador de xadrez, ele planeja seus movimentos com 10 músicas à frente. Enquanto uma música está tocando, ele gera dezenas de milhares de sequências possíveis, e prevê qual vai agradar mais ao ouvinte. Ele serve a próxima música dessa lista de reprodução - e enquanto a música está tocando, ele cria e testa novas sequências.

No aprendizado de máquina, o mecanismo é conhecido como pesquisa de Monte Carlo - que inspirou o nome do programa:DJ-MC.

O programa pode ser adaptado para outros tipos de mídia, de notícias a vídeos.

"Algoritmos de aprendizagem não têm gosto, eles apenas têm dados, "Liebman diz." Você pode substituir o conjunto de dados por qualquer coisa, contanto que as pessoas o estejam consumindo de maneira semelhante. "

Saar-Tsechansky vai mais longe. "Pode funcionar em qualquer caso em que você recomende coisas para humanos, experimentado em uma sequência, "ela diz." Pode até ser comida. "