Imagínese tener un disc jockey dentro de su computadora que hace coincidir la música que se reproduce con su estado de ánimo actual. Según una nueva investigación de la Universidad de Texas en Austin, El aprendizaje automático puede aproximarse a esa experiencia creando listas de reproducción de música ultrapersonales que se adaptan a los cambios de humor de cada usuario.

Maytal Saar-Tsechansky, profesor de información, Riesgo, y Gestión de Operaciones en la McCombs School of Business, junto con un par de investigadores en ciencias de la computación de la universidad, creó un "DJ personalizado". Con su nuevo papel "La música adecuada en el momento adecuado:listas de reproducción personalizadas adaptables basadas en el modelado de secuencias, "publicado en el MIS trimestral , su objetivo es superar a los servicios de transmisión de música mediante la creación de listas de reproducción que cambian de acuerdo con los cambios emocionales de cada individuo.

"Ya sea que se suba al automóvil después de un largo día de reuniones, o te levantas de la cama un fin de semana por la mañana, debe adaptar sus recomendaciones a sus cambios de humor, "dice Saar-Tsechansky.

El proyecto comenzó como una creación de Elad Liebman, un doctorado estudiante de informática en UT Austin que también tiene un título en composición musical. El programa que él, Saar-Tsechansky, y el profesor de Ciencias de la Computación de la UT, Peter Stone, diseñó una serie de ciclos de retroalimentación. Prueba una canción el oyente lo califica, y el programa presta atención a esa clasificación al elegir la siguiente canción. "Luego modificas el modelo en consecuencia, "dice Liebman.

El programa se adapta al estado de ánimo del oyente, considerando no solo qué canciones disfrutará, pero también en qué orden. Las canciones están organizadas de forma inteligente, conduciendo a un expresivo, Secuencia "similar a un DJ", en lugar de aleatorio, uno que suena arbitrario.

Como un jugador de ajedrez planea sus movimientos 10 canciones por delante. Mientras suena una canción, genera decenas de miles de posibles secuencias, y predice cuál complacerá más al oyente. Sirve la siguiente canción de esa lista de reproducción, y mientras esa canción se reproduce, crea y prueba nuevas secuencias.

En el aprendizaje automático, el mecanismo se conoce como búsqueda de Monte Carlo, que inspiró el nombre del programa:DJ-MC.

El programa podría adaptarse a otro tipo de medios, desde noticias hasta videos.

"Los algoritmos de aprendizaje no tienen gusto, solo tienen datos, ", Dice Liebman." Puede reemplazar el conjunto de datos con cualquier cosa, siempre que la gente lo consuma de manera similar ".

Saar-Tsechansky va más allá. "Puede funcionar en cualquier caso en el que le recomiende cosas a los humanos, experimentado en una secuencia, "Ella dice." Incluso podría ser comida ".