Çok yönlü bir müzik kültürüne de sahip olsak zaman zaman dinlediğimiz müzikleri tanıyamayabiliyoruz. Bu yüzden karışık bir çalma listesi oluşturmak için kurulan algoritmalarda sayısız sorunlar oluşabilmektedir. Müzik listesi oluştururken dinleyiciyi etkileyebilecek bir çok faktör göz önünde tutulmalıdır.

Pandora’da görev alan uzman bilimci Erik Schmidt, Pandora’nın en önemli gelişim alanlarından birinin Machine Learning olduğunu söylemektedir. Schmidt, müziklerden oluşan bir kaynakta, audio sinyallerin müzikolojik yapılarını otomatik olarak anlama yeteneği olan bir sistem geliştirmek için araştırmada bulunduklarını ifade etmektedir. Bu iş kapsamında yaklaşık 1.5 milyonun üzerinde parça analiz ettikleri de bilinmektedir.

Pandora’nın temelinde 60 adet öneri sistemi bulunmaktadır ve toplu halde çalışırlar. Dinleyicilerin genellikle dikkatini çekmese de, tecrübeleri doğrultusunda bu sistem sürekli olarak bu stratejilere yenilerini eklemekte, çıkarmakta ve geliştirmektedirler.

Son olarak Erik Schmidt, müzik listelerinin yanısıra ileride sanatçıları da bu sisteme dahil etmeyi hedeflediklerini belirtiyor. Dinleyiciden edinilmiş verilerin analize göre kişiye en çok hitap eden sanatçıların ona sunulması bu planlar arasında bulunmaktadır. Ayrıca Schmidt, dönemsel olarak en fazla ilgi gören sanatçıların da belirlenebilmesinin önünün açılacağını vurgulamaktadır.