Imaginez avoir un disc-jockey à l'intérieur de votre ordinateur qui correspond à la musique jouée à votre état d'esprit actuel. Selon de nouvelles recherches de l'Université du Texas à Austin, L'apprentissage automatique peut se rapprocher de cette expérience en créant des listes de lecture musicales ultra-personnelles qui s'adaptent aux humeurs changeantes de chaque utilisateur.

Maytal Sarre-Tsechansky, professeur d'information, Risque, et gestion des opérations à la McCombs School of Business, avec un duo de chercheurs en informatique de l'université, créé un "DJ personnalisé". Avec leur nouveau papier, "La bonne musique au bon moment :listes de lecture personnalisées adaptatives basées sur la modélisation de séquences, " publié dans le MIS Trimestriel , leur objectif est de surpasser les services de musique en streaming en créant des listes de lecture qui changent en fonction des changements d'émotion de chacun.

" Que vous montiez dans la voiture après une longue journée de réunions, ou vous sortez du lit un matin de week-end, il doit adapter ses recommandations à vos humeurs changeantes, " dit Saar-Tsechansky.

Le projet est né de l'imagination d'Elad Liebman, un doctorat étudiant en informatique à l'UT Austin qui a également un diplôme en composition musicale. Le programme qu'il, Sarre-Tsechansky, et le professeur d'informatique de l'UT Peter Stone a conçu une série de boucles de rétroaction. Il essaie une chanson, l'auditeur le note, et le programme tient compte de cette note en choisissant la chanson suivante. "Ensuite, vous modifiez le modèle en conséquence, " dit Liebman.

Le programme s'adapte à l'humeur de l'auditeur, en considérant non seulement les chansons qu'il appréciera, mais aussi dans quel ordre. Les chansons sont organisées intelligemment, menant à une expression expressive, Séquence "à la DJ", au lieu d'un hasard, un à consonance arbitraire.

Comme un joueur d'échecs, il planifie ses mouvements 10 chansons à l'avance. Pendant qu'une chanson joue, il génère des dizaines de milliers de séquences possibles, et il prédit celui qui plaira le plus à l'auditeur. Il sert la chanson suivante sur cette liste de lecture et pendant la lecture de cette chanson, il crée et teste de nouvelles séquences.

En apprentissage automatique, le mécanisme est connu sous le nom de recherche Monte Carlo, qui a inspiré le nom du programme :DJ-MC.

Le programme pourrait être adapté à d'autres types de médias, des reportages aux vidéos.

"Les algorithmes d'apprentissage n'ont pas de goût, ils ont juste des données, " dit Liebman. " Vous pouvez remplacer l'ensemble de données par n'importe quoi, tant que les gens le consomment de la même manière."

Saar-Tsechansky va plus loin. "Cela peut fonctionner dans tous les cas où vous recommandez des choses aux humains, vécu dans une séquence, " dit-elle. " Cela pourrait même être de la nourriture. "