কীভাবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ব্যবহারকারীদের উন্নত অভিজ্ঞতা দেয় নেটফ্লিক্স

বর্তমান যুগ কেবল তথ্য-প্রযুক্তিরই না, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ও যুগ। এর মাধ্যমে আজকাল সব কাজ বেশ সহজে স্বয়ংক্রিয় ভাবে করা হয়। স্বাস্থ্যসেবা, ব্যাংকিং, ই-কমার্স, বিনোদনসহ বিভিন্ন খাতে ব্যাপকভাবে আজকাল ব্যবহৃত হয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এ আই)। এর অন্যতম একটি শাখা হলো মেশিন লার্নিং, যা ডিজিটাল ডেটা থেকে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়ার সক্ষমতা রাখে। সহজ ভাষায়, আগের ডেটা বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে মেশিন লার্নিং। এর জন্য আলাদাভাবে প্রোগ্রামিংয়ের মাধ্যমে নির্দেশনা দেয়ার প্রয়োজন নেই, যেহেতু এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাই এটি স্বয়ংক্রিয় ভাবেই কাজ করতে সক্ষম। বর্তমানে বিনোদন জগতে মেশিন লার্নিং-এর বেশ সফল প্রয়োগ দেখা যাচ্ছে। যেহেতু ব্যবহারকারীর পছন্দ-অপছন্দের ওপর বিভিন্ন বিনোদনভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলো তাঁদের কার্যক্রম সাজায়, তাই ব্যবহারকারীর পূর্ববর্তী ডেটা তাঁদের জন্য অতি গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে নেটফ্লিক্স বর্তমানে সবার চেয়ে এগিয়ে আছে। এটি ব্যবহারকারীদের উন্নত অভিজ্ঞতা প্রদান করতে, কনটেন্ট সাজেস্ট করতে এবং ব্যবসায়িক  কার্যক্রম বহুমুখী করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।

নেটফ্লিক্সের বর্তমানে গ্রাহকের সংখ্যা ২৩ কোটিরও বেশি এবং তারা ডেটা-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ওপর নির্ভরশীল। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, নেটফ্লিক্স ব্যবহারকারীদের দেখা কনটেন্ট, সার্চ প্যাটার্ন, দেখার সময়কাল এবং অন্যান্য আচরণ বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগত সুপারিশ প্রদান করতে পারে। এছাড়াও, এটি ভিডিও স্ট্রিমিং ও কন্টেন্টের মানোন্নয়নে এবং গ্রাহক ধরে রাখার জন্য কাজ করে থাকে।

নেটফ্লিক্স কীভাবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে?

১. ব্যবহারকারী ভেদে ভিন্ন ভিন্ন কনটেন্ট সুপারিশ

নেটফ্লিক্সের সুপারিশ ব্যবস্থা বা সাজেশন সিস্টেম তাদের সবচেয়ে শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এটি ব্যবহারকারীর আগ্রহ, দেখা কনটেন্ট, সার্চ ইতিহাস এবং অন্যান্য ব্যবহারকারীর পছন্দের সাথে তুলনা করে কনটেন্ট সুপারিশ করে। ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করে নেটফ্লিক্স নির্ধারণ করে কোন কনটেন্ট ব্যবহারকারীর জন্য সবচেয়ে আকর্ষণীয় হতে পারে, যা গ্রাহক ধরে রাখতে  গ্রাহক সংখ্যা বাড়াতে সাহায্য করে।

২. ডায়নামিক থাম্বনেইল পারসোনালাইজেশন

জানলে অবাক হবেন, ব্যক্তিভেদে নেটফ্লিক্স ব্যবহারকারীদের আকৃষ্ট করার জন্য ভিন্ন ভিন্ন ধরণের থাম্বনেইল তৈরি করে। এবং প্রতিটি ব্যক্তির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত থাম্বনেইল নির্বাচন করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কেউ রোমান্টিক মুভি বেশি দেখে, তাহলে তারা ঐ সিনেমার একটি রোমান্টিক মুহূর্তের দৃশ্য থাম্বনেইল দেখতে পাবে, যেখানে একজন অ্যাকশন ফিল্ম প্রেমী ঐ একই সিনেমার একটি উত্তেজনাপূর্ণ মারামারির দৃশ্যের থাম্বনেইল দেখতে পাবে।

৩. উন্নত স্ট্রিমিং কোয়ালিটি ও কনটেন্ট ডেলিভারি

স্ট্রিমিংয়ের সময় ব্যাফারিং বা সময়ক্ষেপণ কমাতে এবং ভিডিওর গুণমান বর্ধিত করতেও নেটফ্লিক্স মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। ব্যবহারকারীর ইন্টারনেটের গতি, ডিভাইসের ধরন এবং অবস্থান বিশ্লেষণ করে নেটফ্লিক্স ভিডিওর মান স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করে। এছাড়াও, জনপ্রিয় কনটেন্ট কোন অঞ্চলে বেশি দেখা হবে তা পূর্বাভাস দিয়ে স্থানীয় সার্ভারে তা সংরক্ষণ করা হয়, যাতে ভিডিওটি লোডিং সময় কমিয়ে দেয়।

৪. কনটেন্ট তৈরি ও প্রোডাকশন অপ্টিমাইজেশন

নেটফ্লিক্স শুধু কনটেন্ট সুপারিশ করার জন্য নয়, বরং নতুন কনটেন্ট তৈরির ক্ষেত্রেও মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। ব্যবহারকারীদের পছন্দ, সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমে চলমান ধারা এবং পূর্ববর্তী দর্শন প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে নেটফ্লিক্স কোন ধরনের সিরিজ বা মুভি সফল হতে পারে তা পূর্বানুমান করতে পারে। এছাড়াও, নেটফ্লিক্স শুটিং লোকেশন নির্বাচন, বাজেট ব্যবস্থাপনা ও প্রোডাকশন শিডিউল বাড়াতেও মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।

৫. ব্যবহারকারী ধরে রাখার কৌশল

সাবস্ক্রিপশন ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলোর জন্য সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হলো গ্রাহকদের ধরে রাখা। মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে নেটফ্লিক্স নির্ধারণ করতে পারে কোন ব্যবহারকারী সাবস্ক্রিপশন বাতিল করতে পারে এবং কেন। সেই অনুযায়ী, নেটফ্লিক্স তাদের জন্য বিশেষ অফার, ছাড় বা তাদের পছন্দের নতুন কনটেন্টের সুপারিশ পাঠিয়ে পুনরায় আকৃষ্ট করার চেষ্টা করে।

শেষ কথা

তাই বলা যেতেই পারে, নেটফ্লিক্সের সাফল্যের মূল চালিকাশক্তি মেশিন লার্নিং এর যথাযথ প্রয়োগ। যা ব্যক্তিভিত্তিক কনটেন্ট সুপারিশ, উন্নত স্ট্রিমিং অভিজ্ঞতা, গ্রাহক ধরে রাখা এবং ব্যবসায়িক অপারেশন সহজতর করতে সাহায্য করে। ভবিষ্যতে, নেটফ্লিক্স আরও উন্নত এই আই ও মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে ব্যবহারকারীদের জন্য আরও স্বাচ্ছন্দ্যময় ও আকর্ষণীয় অভিজ্ঞতা প্রদান করবে। এভাবেই বিনোদন জগতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেবল অটোমেশন নয়, বরং দর্শকদের জন্য একটি স্মার্ট ও ইন্টারঅ্যাক্টিভ অভিজ্ঞতা তৈরি করার পথ দেখাচ্ছে।

“তথ্যসূত্র”