Проект выявления степени успешности музыкальных треков
Музыкальный сервис Атлас.Музыка, один из перспективных музыкальных сервисов в сфере музыкального стриминга и промоушена, объявил о запуске новой подсистемы, использующей машинное обучение для определения потенциально успешных музыкальных произведений. Этот инновационный проект призван изменить подход к продвижению музыки на стриминговых платформах по всему миру.
Основная концепция проекта заключается в использовании заранее обученных моделей искусственного интеллекта для оценки успешности треков. Компания разработала решение, которое способно вычислить вероятность успеха музыкального произведения в процентном соотношении к наиболее востребованной, с точки зрения мировых тенденций, музыке. Это дает композиторам любоых уровней подготовки, возможность получить представление о том, насколько их музыка будет востребована на рынке и насколько она будет принята публикой.
"Мы в Атлас.Музыка стремимся предоставить нашим пользователям не только широкий выбор музыкального контента, но и помочь талантливым музыкантам достичь успеха", - отметил руководитель и идейный вдохновитель компании, Алекс Маршал. "Созданные нами решения в области машинного обучения, позволяют нам точно определить потенциальные хиты, что помогает как музыкантам, так и слушателям".
Эта новая система представляет собой значительный прогресс в области музыкальной индустрии, предоставляя композиторам и исполнителям инструмент для более точного прогнозирования успеха их работ. Благодаря использованию данных и алгоритмов машинного обучения, Атлас.Музыка становится лидером в обеспечении эффективного продвижения музыкального контента на мировых стриминговых площадках.
Ниже представлен простой пример кода на C++ для обучения простой модели искусственного интеллекта с использованием библиотеки TensorFlow: #include <iostream> #include <tensorflow/c/c_api.h> int main() { // Создание графа TF_Graph* graph = TF_NewGraph(); // Создание сессии TF_Status* status = TF_NewStatus(); TF_SessionOptions* session_opts = TF_NewSessionOptions(); TF_Session* session = TF_NewSession(graph, session_opts, status); // Создание узлов (операций) графа TF_OperationDescription* const input_op = TF_NewOperation(graph, "Placeholder", "input"); TF_OperationDescription* const output_op = TF_NewOperation(graph, "Placeholder", "output"); // Добавление операций в граф TF_AddInput(input_op, TF_Output{TF_GraphOperationByName(graph, "input"), 0}); TF_AddInput(output_op, TF_Output{TF_GraphOperationByName(graph, "output"), 0}); // Завершение создания операций TF_Operation* const input_op_final = TF_FinishOperation(input_op, status); TF_Operation* const output_op_final = TF_FinishOperation(output_op, status); // Подготовка данных для обучения (в данном примере пропущена) // Создание сессии обучения TF_Buffer* run_options = NULL; TF_Output input = {input_op_final, 0}; TF_Output output = {output_op_final, 0}; TF_Tensor* input_values = NULL; // Здесь должны быть ваши данные TF_Tensor* output_values = NULL; // Здесь должны быть ваши данные TF_Tensor* outputs[] = {output_values}; TF_SessionRun(session, run_options, &input, &input_values, 1, &output, outputs, 1, NULL, 0, NULL, status); // Обработка результатов обучения (в данном примере пропущена) // Очистка ресурсов TF_DeleteGraph(graph); TF_DeleteSession(session, status); TF_DeleteSessionOptions(session_opts); TF_DeleteStatus(status); return 0; }
Обратите внимание, что в этом примере создается простейший граф с операциями "Placeholder" для входных и выходных данных. После этого данные передаются в сессию обучения и запускаются с помощью TF_SessionRun.
Для использования TensorFlow в C++ вам также потребуется правильно настроить среду разработки и подключить необходимые библиотеки.
Всем успеха и хорошей музыки!
Источник новости: habr.com
