Journal New Research Music – 2012 Citado por 3 artigos Alex Amorim Dutra Jason Weston, Samy Bengio, and Philippe Hamel Google, USA.

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1 Journal New Research Music – 2012 Citado por 3 artigos Alex Amorim Dutra Jason Weston, Samy Bengio, and Philippe Hamel Google, USA

2 Large-Scale Music Annotation and Retrieval: Learning to Rank in Joint Semantic Spaces Trabalhos relacionados/Serviços Vantagens Algoritmo Resultados Conclusões Referências

3 Predição de artistas Predição de músicas Artistas similares Músicas similares Predição de tags: retorna uma lista de tags, (e.g. rock, guitar, fast,... ).

4 LastFm, Pandora, iTunes Sugestões da próxima música que irá tocar. Sugestão de artistas dado um conjunto de ratings de artistas, músicas e albuns. Pesquisa por genero, estilos, humor.

5 Aplicado ao mundo real. Exibiu altas perfomances em todas tarefas propostas. Melhores performances sobre o baseline. Baixo consumo de memória.

6 Encontrar os melhores parâmetros. Minimizar a função: Utilizou AUC Margin Ranking Loss e WARP Loss.

7 Como utilizado stochastic gradient descent cada modelo aprende parametros com valores um pouco diferentes. A média das funções:

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9 Meta dados - Cold start se utilizar somente filtragem colaborativa. Baseada em conteúdo: MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coe cient) e (SAI) Stabilized Auditory Image.

10 TagATune – Tem um conjunto de clips contendo 30 segundos. Tem anotações associadas. Coletado por usuários em forma de jogo. TagATune usado no MIREX 2009 desafio de classificação de tags. Para comparação utilizado mesmas tags e bases de treino.

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12 precision@k number of true positives in the top k position k

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17 Otimizando p@k melhora performance. Os dados apresentam a distribuição de cauda longa. O modelo tem respostas rápidas e baixa consumo de memória.

18 Weston, J., Bengio, S., Usunier, N.: Large scale image annotation: Learning to rank with joint word-image embeddings. In: European conference on Machine Learning. (2010) Robbins, H., Monro, S.: A stochastic approximation method. Annals of Mathematical Statistics 22 (1951) 400–407 Pampalk, E., Dixon, S., Widmer, G.: On the evaluation of perceptual similarity measures for music. In: Intl. Conf. on Digital Audio E ects. (2003) Law, E., West, K., Mandel, M., Bay, M., Downie, J.S.: Evaluation of algorithms using games: the case of music tagging. In: Proceedings of the 10th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR). (October 2009) 387–392 Foote, J.T.: Content-based retrieval of music and audio. In: SPIE. (1997) 138–147

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