एआई अनुशंसा प्रणाली

सिफ़ारिश प्रणालियाँ एआई इंजन हैं जो तय करती हैं कि आप आगे क्या देखेंगे: फ़िल्म नेटफ्लिक्स पर प्रदर्शित होती है, अमेज़ॅन द्वारा सुझाया गया उत्पाद, यूट्यूब पर अगला वीडियो। वे विशाल कैटलॉग को वैयक्तिकृत शॉर्टलिस्ट में बदल देते हैं, और वे लोग वास्तव में जो देखते हैं, खरीदते हैं और क्लिक करते हैं उसका एक बड़ा हिस्सा चलाते हैं।

एक अनुशंसाकर्ता भविष्यवाणी करता है कि आप उस आइटम को कितना पसंद करेंगे जिसे आपने अभी तक नहीं देखा है, फिर सर्वोत्तम मिलानों को रैंक करता है। दो क्लासिक दृष्टिकोण हावी हैं। सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग उपयोगकर्ताओं के बीच पैटर्न ढूंढती है: 'जिन लोगों को वह पसंद आया जो आपको पसंद आया, उन्हें भी X पसंद आया।' सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग आपकी पिछली प्राथमिकताओं से आइटम सुविधाओं का मिलान करती है (आपने विज्ञान-फाई देखी, यहां अधिक विज्ञान-फाई है)। आधुनिक प्रणालियाँ दोनों को हाइब्रिड मॉडल में मिश्रित करती हैं और सूक्ष्म व्यवहार को पकड़ने के लिए गहन शिक्षण का तेजी से उपयोग करती हैं। प्रसिद्ध नेटफ्लिक्स पुरस्कार (2006-2009) ने सिफारिशों में 10 प्रतिशत सुधार करने के लिए $1 मिलियन की पेशकश की, और कथित तौर पर लोग नेटफ्लिक्स पर जो भी देखते हैं उसका 75 प्रतिशत से अधिक इसके अनुशंसाकर्ता से आता है। YouTube और टिकटॉक फ़ीड वास्तविक समय में चलने वाली अनुशंसा प्रणालियाँ हैं।