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Un algoritmo de aprendizaje automático ayuda a los investigadores a identificar canciones de éxito con un 97% de precisión

Investigadores estadounidenses han utilizado una compleja técnica de aprendizaje automático para analizar las reacciones cerebrales y han sido capaces de predecir éxitos musicales con una precisión del 97%.

Lo que se sabe

Los investigadores equiparon a los participantes en el estudio con sensores especiales y les dejaron escuchar un conjunto de 24 canciones. También les preguntaron por sus preferencias musicales y recogieron algunos datos demográficos.

Durante el experimento, los científicos midieron las reacciones neurofisiológicas de los participantes. Según los científicos, consiguieron registrar la actividad cerebral relacionada con el estado de ánimo y los niveles de energía.

Tras recopilar los datos, los investigadores utilizaron diversos enfoques estadísticos para evaluar la eficacia de la predicción de las variables neurofisiológicas. Para mejorar la precisión, utilizaron un modelo de aprendizaje automático.

Como resultado, el modelo estadístico lineal identificó canciones acertadas el 69% de las veces. Cuando aplicaron un modelo de aprendizaje automático, la precisión aumentó al 97%.

Según los investigadores, su estudio puede ayudar a los servicios de streaming a identificar canciones de éxito y crear listas de reproducción personalizadas con mayor eficacia.

También creen que este enfoque puede utilizarse para predecir el éxito de otros productos de entretenimiento, como películas y programas de televisión.

Fuente: gagadget.com