Анализ популярности песен с использованием машинного обучения

Принято считать, что музыка - это общий язык человечества. Сегодня сложно представить жизнь без музыки. Музыка имеет большое влияние на нашу повседневную жизнь. На протяжении веков люди ценили музыку. Удовольствие при прослушивании, эмоциональная реакция, производительность и творчество всегда были важны для людей. Это истинно, как для классической, так и для современной поп музыки. Для других музыка - это спасение, оазис, дающий шанс сбежать от жизненных невзгод. Он дает людям облегчение и помогает снизить стресс. Музыка используется как мощное средство для успокоения или поднятия настроения в моменты радости. Музыка - это не просто источник развлечения, она также развивает ум и помогает обрести уверенность в себе. Алгоритмы записи музыки не идеальны. Пропадание звука происходит при переводе аналоговых сигналов в цифровые. С развитием технологий можно сократить этот разрыв. Аналоговые звуки обычно приводятся к цифровым для возможности прослушивания музыки в записи. Методы машинного обучения помогают с математическим анализом песен. Эти алгоритмы позволяют прогнозировать популярность песен. В магистерской диссертации влияние различных характеристик исследуется на примере корейской музыки. Исследование объясняет уникальность и популярность музыки корейской группы BTS. Неограниченный потенциал для развития технологий в сочетании с машинным обучением выведет музыку на новый уровень. Чтобы добиться высокого отклика у фанатов музыки, исполнителям также следует учитывать аналитику алгоритмов машинного обучения. Его результаты основаны на множестве песен, созданных на протяжении веков. Это большой и надежный источник повышения популярности исполнителей и улучшения их творчества. Рассмотренные в магистерской диссертации параметры станут отличным стартом для совершенствования музыки в будущем. Более того, знание того, какая песня станет хитом, поможет музыкальной индустрии увеличить свою прибыль, также добиться успеха. Предсказания популярности окажет также сильное влияние на бизнес, который зависит от музыки. Ключевые слова: музыка, популярность, машинное обучение, аппроксимация, Цифровые сигналы, Аналоговый сигналы, BTS.