PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

2 Hari 0 Jam 1 Menit 16 Detik

Personalized Video Ranker: Model Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 05-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2024-03-05-164257_x_Thumbnail800.jpg

Kalian pasti sudah familiar dengan Netflix bukan? Salah satu aplikasi streaming favorit penggemar series dan menonton film ini ternyata punya algoritma dan model machine learning yang unik sehingga merekomendasikan konten yang sesuai dengan preferensi pengguna berdasarkan riwayat menonton dan preferensi mereka. Algoritma ini menganalisis pola penonton, seperti genre favorit, peringkat yang diberikan, durasi penontonan, dan interaksi dengan konten lainnya untuk memberikan rekomendasi yang semakin relevan dan personal. Dengan menggunakan machine learning, Netflix terus meningkatkan keakuratannya sehingga pengguna dapat menemukan konten yang mereka sukai dengan lebih mudah.


Seperti yang sudah disinggung di atas, Netflix menggunakan model machine learning berbasis personalized video ranker. Personalized video ranker ini merupakan komponen kunci dalam sistem rekomendasi Netflix yang memungkinkan platform ini untuk menyesuaikan rekomendasi konten secara unik untuk setiap pengguna. Model ini menggunakan berbagai data pengguna, seperti preferensi, riwayat penontonan, interaksi dengan konten, dan informasi demografis, untuk menghasilkan peringkat yang disesuaikan secara personal. 


Dengan demikian, setiap pengguna dapat melihat konten yang paling relevan dan menarik bagi mereka, menciptakan pengalaman menonton yang lebih memuaskan dan membuat mereka kembali lagi ke platform tersebut. Kali ini, DQLab akan membahas lebih dalam tentang personalized video ranker yang ada dalam aplikasi streaming Netflix. Penasaran? Simak artikel selengkapnya yuk!


1.  Apa yang Dimaksud Personalized Video Ranker

Personalized Video Ranker (PVR) merupakan algoritma machine learning yang digunakan oleh Netflix untuk menyajikan rekomendasi konten yang disesuaikan secara personal untuk setiap akun. Algoritma ini bekerja dengan menganalisis berbagai faktor, termasuk riwayat menonton, preferensi genre series pengguna, interaksi dengan konten, waktu tontonan, dan masih banyak lagi. 


Dengan menggunakan data ini, PVR bertujuan untuk memprediksi jenis konten yang akan diminati oleh pengguna setia Netflix dan menampilkan rekomendasi film atau series yang paling relevan pada beranda mereka.


Machine Learning


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Data apa yang Biasanya Direkam dalam Personalized Video Ranker

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, personalized video ranker yang diaplikasikan pada Netflix akan merekam beberapa data yang berkenaan dengan personalisasi pengguna. Misalnya  data-data yang direkam oleh personalized video ranker dapat mencakup preferensi genre film atau serial, judul-judul yang telah ditonton oleh pengguna, waktu yang dihabiskan untuk menonton suatu konten, peringkat yang diberikan oleh pengguna terhadap konten yang telah mereka tonton, interaksi pengguna dengan rekomendasi yang diberikan, serta informasi demografis seperti usia, jenis kelamin, dan lokasi geografis. 


Semua data ini kemudian digunakan untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan sesuai dengan preferensi individual setiap pengguna. Penting untuk dicatat bahwa Netflix telah memastikan bahwa data pengguna disimpan dan diolah dengan keamanan yang ketat sesuai dengan kebijakan privasi mereka, dan pengguna memiliki kendali penuh atas penggunaan data pribadi mereka.


Dengan menggunakan teknik machine learning, PVR terus memperbarui modelnya secara otomatis untuk mencerminkan perubahan dalam preferensi pengguna dan tren konten. Ini berarti bahwa semakin sering kamu menggunakan Netflix, semakin akurat rekomendasi yang kamu terima.


3. Bagaimana Personalized Video Ranker Bekerja?

PVR menggunakan pendekatan yang kompleks dalam menghasilkan rekomendasi film. Pertama, algoritma ini memastikan data historis pengguna seperti judul yang pernah ditonton, rating yang diberikan, dan durasi menonton. Selanjutnya, PVR juga menganalisis pola menonton seperti genre yang paling disukai, preferensi aktor atau sutradara, dan preferensi durasi konten. 

Machine Learning


PVR juga mempertimbangkan interaksi pengguna dengan platform Netflix seperti penjelajahan beranda, klik, dan tindakan yang diambil terhadap rekomendasi tertentu. Bahkan faktor eksternal seperti waktu hari, musim, atau tren saat ini juga dapat mempengaruhi rekomendasi yang diberikan.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Tantangan dalam Menerapkan PVR

Meskipun Personalized Video Ranker telah membantu Netflix dalam memberikan pengalaman penonton yang lebih baik bagi penggunanya, ternyata masih ada beberapa tantangan yang harus diatasi. Salah satunya adalah masalah privasi dan keamanan data. Netflix harus memastikan bahwa penggunaannya terhadap data pribadi pengguna tetap sesuai dengan regulasi privasi yang berlaku dan menjaga keamanan informasi sensitif.


Selain itu, pengembangan dan pemeliharaan modal machine learning yang kompleks seperti PVR memerlukan sumber daya yang signifikan dalam hal tenaga kerja dan komputasi. Netflix harus tetap berinvestasi dalam riset dan pengembangan untuk memastikan bahwa algoritma mereka tetap relevan dan efektif di tengah perubahan tren dan preferensi pengguna.


Setelah kamu memahami personalized video ranker melalui penjelasan di artikel ini, kamu jadi lebih tahu soal darimana datangnya riwayat tontonan series yang sudah kamu tamatkan, ketertarikan pengguna atas genre film tertentu, dan lain-lain. Nah, untuk memahami model yang satu ini, setidaknya kamu harus mematangkan dahulu konsep machine learning dasar dengan belajar ke kursus data science yang terpercaya. Dimana? DQLab jawabannya! Kamu bisa mulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login