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Mein Chill Mix - Apple Music mit neuen Playlisten

Jan Gruber

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Machine Learning ist auch bei Musikstreaming-Services ein großes Thema. Spotify bietet viele Möglichkeiten für personalisierte Musikempfehlungen an, das Angebot von Apple Music ist hier deutlich geringer. Bald soll aber die neue Liste "Mein Chill Mix" hinzukommen.

Die Liste basiert auf den Präferenzen des Nutzers und soll je Nutzer entsprechend unterschiedlich ausfallen. Kurratiert wird sie durch einen Algorithmus. Die Liste soll wöchentlich jeden Sonntag aktualisiert werden. Aktuell bietet Apple Music nur die Listen "Meine Favoriten im Mix" und "Neue Musik für mich".
Eingeschränkter Test


Aktuell wird "Mein Chill Mix" im eingeschränkten Nutzerkreis getestet. Die Liste soll auch geteilt werden können.
 
Dass iTunes seit fast 10 Jahren Playlists "von einem Algorithmus kuratieren" lassen kann – noch bevor es en vogue war alles mit Machine Learning zu labeln – wird wohl nicht so sehr betont in der Pressemitteilung...
 
Diese Liste habe ich am iPhone meiner Lebensgefährtin gestern schon gesehen, jedoch war dafür dann der Mix der Favoriten weg...

Aktuell bin ich eh noch nicht so begeistert mit den Listen, oft genug klicke ich auf Gefällt mir nicht und trotzdem bekomme ich das gleiche Lied nächste Woche gleich nochmal Vorgeschlagen...
 
Dass iTunes seit fast 10 Jahren Playlists "von einem Algorithmus kuratieren" lassen kann – noch bevor es en vogue war alles mit Machine Learning zu labeln – wird wohl nicht so sehr betont in der Pressemitteilung...
Ganz einfach: die Verbesserungen sind insbesondere innerhalb der letzten vier, fünf Jahre gekommen. Natürlich waren auch vorher schon Machine Learning-Algorithmen am Werk, doch das Thema wird erst jetzt so richtig salonfähig, da sich die Ausführung des (rechenintensiven) Codes bislang lediglich auf performanter Serverhardware realisieren liess.

Ebenfalls ein Thema: einen grossen Performance-Sprung haben die Algorithmen dank neuronaler Netze gemacht. Diese sind zwar nicht neu (erste Paper in den 50ern, Konzepte zu CNNs von Fukushima in den 80ern, Backpropagation dank LeCun in den 90ern), doch erst seit Krizhevski im Jahre 2012 dank CNNs einen Performance-Zuwachs von über 20% in visuellen Anwendungen demonstrieren konnte, sind sie (wieder) en vogue - zunehmend auch in anderen Bereichen wie Text-Parsing und eben Musik.

Übrigens ist Apple sehr, sehr spät, was maschinelles Lernen angeht. Microsoft, Google, Facebook und andere mischeln da schon seit Jahren im akademischen Umfeld mit. Apple hat das bislang versäumt - und kommt erst jetzt so richtig in Schwung (Stichworte "Metal 2", Siri und die Neuerungen in macOS und iOS).