Intelligence artificielle

Prédire quelles chansons Phish jouera ensuite avec Deep Learning

Prédire quelles chansons Phish jouera ensuite avec Deep Learning


Quelle est la précision de 21,8%?

Bien pour commencer, c’est bien mieux que le hasard. C’est assez étonnant qu’un modèle statistique puisse comprendre et expliquer certaines de ces relations nuancées que j’ai intériorisées pendant des années - d’autant plus qu’il ne sait rien de la sonorité de ces chansons. Cependant, la réalité est que le modèle (comme nous les humains) est très bon pour apprendre les chansons qui se produisent dans quelques modèles particuliers et assez mauvais pour le reste. Ces modèles particuliers se produisent lorsque des chansons se produisent:

  1. Comme des scènes ordinaires - Phish a une poignée de chansons qui [almost always] se produire côte à côte, l'un après l'autre. Notre modèle gère correctement les chansons suivantes. (Ex. “Mike’s Song”> “Je suis l’hydrogène”> “Weekapaug Groove” ou “Le cheval”> “Silence du matin” ou "Balayé ">" raide ")
  2. Comme ouvreurs / fermeurs
  3. Comme encores
  4. Et quand il faut deviner, c’est le moment pour l’ensemble de jouer
Morceaux sur lesquels le modèle fonctionne le mieux (triés par score F1)

Marge d'amélioration

Un gros problème avec cette approche de modélisation est qu’il est seulement regarder des données séquentielles… signifiant qu'il n'a pas de concept de connaissance catégorique et abstraite autour de Phish. Par exemple, le modèle ne reconnaît pas ce qu’un [newer] 3.0 est, et par conséquent, ne comprend pas que ces chansons sont plus susceptibles d'être jouées maintenant contre un [older/now rarer] 1.0 chanson. Une énorme amélioration consisterait à incorporer des données catégoriques (ère, lieu, année, album, etc.) dans le réseau de neurones avec les séquences de setlist.

Un autre moyen d’améliorer (ou au moins d’améliorer la pertinence) pourrait être d’exclure les 10-15 premières années de données. Comme indiqué ci-dessous, Phish a joué la majorité de ses émissions au début des années 90 (128 en 1994!) Alors qu'il y avait relativement peu de chansons uniques jouées (environ 375 sur> 850 aujourd'hui), ce qui signifie que la majorité de nos données d'entraînement sont fortement biaisées. apprendre les motifs associés à ces 375 chansons (pendant Phish 1.0). Un bon exemple de ceci est “Froid comme la glace”> “Cracklin Rosie”> “Froid comme la glace”; qui a été joué 46 fois entre 1992 et 1995 et seulement 4 fois depuis.

Pour compliquer les choses, Phish jouait régulièrement certaines chansons, qui sont très rarement jouées maintenant. Sans parler des nouvelles chansons qui se sont développées depuis Phish 1.0 [and continue to keep coming] ont été joués beaucoup moins souvent, il y a donc moins de modèles à apprendre. Par conséquent, il s’agit d’un problème très difficile à modéliser.

Génération de setlist

Utilisation du réseau de neurones nouvellement formé [artfully named TrAI], nous pouvons régulièrement faire des prédictions pour générer ce que la prochaine setlist de Phish sera basée sur une entrée des 50 dernières chansons jouées. Sans plus attendre, voici les prédictions de TrAI pour l’ouverture du Fall Tour du 29 novembre 2019 à Providence, RI:

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