Прогнозирование и анализ музыкальных композиций при помощи машинного обучения

Август 7, 2022

Главная
Разное
Прогнозирование и анализ музыкальных композиций при помощи машинного обучения

Содержание

2. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Актуальность выбранной темы обусловлена ростом рынка
3. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Целью исследования в рамках выпускной квалификационной
4. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения В рамках выпускной квалификационной работы ожидается
5. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Данные семпла без метаданных Работа с
6. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Готовый набор данных SpotifyFeatures в формате
7. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения При анализе данных датасета оказалось, что
8. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Матрица линейных корреляций Проверка данных, определение
9. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Результат обучения модели линейной регрессии
10. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Построение матрицы несоответвий
11. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Построение ROC – кривой
12. Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения Заключение Таким образом подводя итоги исследования,
14. Скачать презентацию

Слайд 2

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Актуальность выбранной

темы обусловлена ростом рынка и растущим спросом на алгоритмы машинного обучения, которые все теснее внедряются в музыкальную индустрию. При этом анализ и прогнозирование популярности музыкальных композиций крайне востребованная и часто используемая область в современных стриминговых платформах.
Объем рынка музыкальных записей в России, согласно прогнозам, вырастет в два раза к 2023 году и достигнет 160 млн долл. (для сравнения: в 2018 году объем рынка составлял 81 млн долл.), демонстрируя среднегодовые темпы роста в 14,6%. Интенсивное развитие рынка будет происходить преимущественно за счет увеличения выручки музыкальных стриминговых сервисов как от пользовательских платежей, так и от рекламы. Все стрименговые платформы используют алгоритмы, большинство машинное обучение

Актуальность исследования

Слайд 3

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Целью исследования

в рамках выпускной квалификационной работы является понимание эффективности использования машинного обучения и инструментов анализа в музыкальной индустрии.
Применение различных инструментов для понимания алгоритмов формирования популярности определенных треков и непопулярности других.
Объектом исследования являются – музыкальные записи и их влияние на людей и особенности популярной музыки.
В результате исследования будут выделены параметры как наиболее влиятельные факторы на популярность музыкальных композиций

Цель исследования

Слайд 4

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
В рамках

выпускной квалификационной работы ожидается выполнение следующих надлежащих ведущих задач:
1)изучение основ музыкального творчества, способов записи музыки и алгоритмов подготовки цифровых записей;
2)исследование алгоритмов музыкальных рекомендательных систем и их математических характеристик песен;
3)анализ интеллектуального музыкального производства и влияния искусственного интеллекта на создание музыки;
4)изучение методологии музыкального анализа;
5)проведение анализа популярности музыки и создание алгоритмов;
6)изучение роли алгоритмов машинного обучения в музыке.
Методологическими инструментами научных исследований являются аналитический метод, метод сравнения, классификация, экономико-математический метод, графический метод обработки информации, алгоритмы машинного обучения.

Задачи исследования

Слайд 5

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Данные семпла

без метаданных

Работа с первичными данными

Слайд 6

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения

Готовый набор данных SpotifyFeatures в формате csv

Пример чистых данных для анализа

Слайд 7

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
При анализе

данных датасета оказалось, что данные распределены по популярности с очень большим перекосом в сторону песен со значением популярности 0.4-0.6. Это можно увидеть на графике представленном ниже

Распределение данных

Слайд 8

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Матрица линейных

корреляций

Проверка данных, определение корреляции

Слайд 9

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Результат обучения

модели линейной регрессии

Слайд 10

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Построение матрицы

несоответвий

Слайд 11

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Построение ROC

– кривой

Слайд 12

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения
Заключение
Таким

образом подводя итоги исследования, можно сделать вывод , что удалось спрогнозировать и выявить определенную закономерность в становлении музыкальных композиций популярными. Так же в ходе исследования были рассмотрены и использованы технологии и математические методы современного анализа больших данных. В данном исследование приведено сравнение двух алгоритмов машинного обучения. Так же были затронуты темы современных алгоритмов, которые используются в крупных айти компаниях. Результаты исследования можно считать начальной точкой и использовать для дальнейшего анализа, так же и само исследование, как доказательство целесообразности математического анализа музыкальных композиций.

Прогнозирование и анализ музыкальных композиций при помощи машинного обучения

Содержание

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияАктуальность выбранной

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияЦелью исследования

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияВ рамках

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияДанные семпла

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обучения

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияПри анализе

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияМатрица линейных

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияРезультат обучения

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияПостроение матрицы

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияПостроение ROC

Прогнозирование и анализ популярности музыкальных композиций про помощи машинного обученияЗаключение Таким

Похожие презентации