stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
אלגוריתם שכן קרוב
אלגוריתם > מטריקת מרחק

מטריקה מקובלת למדידת מרחק בין משתנים רציפים היא מרחק אוקלידי. עבור משתנים בדידים, כגון בבעיית סיווג טקסט, ניתן להשתמש במטריקה אחרת, כגון מרחק המינג. לעיתים קרובות, דיוק הסיווג של k-NN ניתן לשיפור באופן משמעותי אם המטריקה שבשימוש נלמדת באמצעות אלגוריתמים מיוחדים כמו "Large margin nearest neighbor" או "Neighbourhood components analysis".
אלגוריתם > מחלקות לא מאוזנות

חיסרון משמעותי של סיווג כזה, לפי השכיח המקומי, הוא כאשר התפלגות המחלקות מוטה, כלומר: מספר דוגמאות האימון באחת המחלקות גדול בהרבה ממספר דוגמאות האימון במחלקות האחרות. במקרה כזה, רוב הדוגמאות החדשות יסווגו למחלקה זו, כי בשל מספרן הגדול, דוגמאות האימון ממחלקה זו נוטות להיות נפוצות בקרב k השכנים הקרובים לדוגמה החדשה. דרך אחת להתמודדות עם בעיה זו היא הקצאת משקל לסיווג, שייקבע לפי מרחק הדוגמה מ־k השכנים הקרובים. הסיווג (או הערך, במקרה של בעיית רגרסיה) של כל אחת מ־k הנקודות הקרובות יוכפל במשקל הפרופורציונלי להופכי של המרחק מנקודת האימון לנקודה הנוכחית. דרך אחרת כדי להתגבר על סטיות במדידה היא הפשטה בייצוג נתונים. לדוגמה, ברשת קוהונן, כל צומת מייצגת מרכז של קבוצת נקודות דומות, ללא קשר לצפיפותן בנתוני האימון המקוריים.
בחירת פרמטרים

הבחירה הטובה ביותר של k תלויה בנתונים; בדרך כלל, ערכים גבוהים יותר של k גורמים לצמצום ההשפעה של הרעש על סיווג, אבל גורמים לגבולות בין מחלקות להיות פחות מובהקים. k טוב יכול להיבחר באמצעות מספר שיטות. במקרה המיוחד בו נחזתה מראש סוג המחלקה כמחלקה הקרובה ביותר לנקודות האימון (כלומר כאשר k=1) נקרא אלגוריתם השכן הקרוב ביותר.
הדיוק של אלגוריתם k-NN יכול להיפגע קשות על ידי נוכחות של רעש או תכונות לא רלוונטיות, או אם סקלת התכונה אינה עקבית עם חשיבותה. מאמצי מחקר רבים הושקעו עבור בחירת תכונות או דירוג תכונות לשיפור סיווגם.
בסיווג בינארי (דו-ערכי; כאשר יש שתי מחלקות), כדאי לבחור את k להיות מספר אי-זוגי כדי להימנע ממצבי תיקו. דרך אחת פופולרית לבחירת k אופטימלי באופן אמפירי למצב זה היא באמצעות שיטת אתחול (אנ').
מאפיינים

k-NN הוא מקרה פרטי של הערכת צפיפות משתני קרנל, של הערכת רוחב פס משתנים ושל הערכת צפיפות קרנל "בלון" עם אחידות סטטיסטית בקרנל.
בצורתו הפשוטה של האלגוריתם הוא נדרש לחשב המרחקים בין הדוגמה לסיווג לכל דוגמאות האימון, אך גישה נאיבית כזו דורשת חישובים רבים כאשר יש דוגמאות אימון רבות. עם זאת שימוש באלגוריתם יעיל לחיפוש שכן קרוב מאפשר להשתמש ב־k-NN גם עבור דוגמאות רבות. במהלך השנים הוצעו מספר רב של אלגוריתמי חיפוש לשכן הקרוב; בכלל ניסו אלגוריתמים אלה לצמצם את מספר הערכות המרחק שמבוצעות בפועל.
כאשר מספר הדוגמאות שואף לאינסוף, לאלגוריתם מובטח שיעור שגיאה מרבי לא יותר מפעמיים שיעור השגיאה של בייס (השגיאה המינימלית הניתן להשגה בהתחשב בהתפלגות הנתונים).
הפחתת ממדים

עבור נתונים רב־ממדיים (לדוגמה, אם מספר ממדים גדול מ־10), הפחתת ממדים מבוצעת בדרך כלל לפני הפעלת k-NN על הנתונים, כדי למנוע את ההשפעות של קללת הממד (Curse of dimensionality).‏
משמעותה של קללת הממד, בהקשר של k-NN, היא שהמרחק האוקלידי אינו מדד יעיל למרחק במרחב מממד גבוה, כיוון שכל הווקטורים הם שווי מרחק ביחס לווקטור הנבדק (דמיינו מספר נקודות מונחות פחות או יותר על עיגול שלם עם נקודת שאילתה במרכז; המרחק בין נקודות השאילתה לכל נקודות המידע הוא כמעט זהה).
ניתן לשלב בפעולה אחת חילוץ תכונות והורדת ממד באמצעות שיטות ניתוח גורמים ראשיים (PCA), ניתוח הבחנה ליניארי (LDA) או ניתוח מתאם קנוני (CCA) כשלב טרום עיבודי, ולאחר מכן יצירת אשכולות על ידי k-NN בשיכון במרחב בממד נמוך יותר (embedding). הורדת ממד יכולה להיעשות גם באמצעות הורדת ממד אקראית.
גבול ההחלטה

כללי השכן הקרוב ביותר למעשה מחשבים במרומז את גבול ההחלטה. כמו כן ניתן לחשב את גבול ההחלטה באופן מפורש, כדי לעשות זאת באופן יעיל כך שמורכבות החישוביות היא פונקציה של מורכבות הגבול.
צמצום נתונים

צמצום נתונים היא אחת הבעיות החשובות ביותר בבעיות עם מספר דוגמאות רב. בדרך כלל, לסיווג מדויק דרושות רק כמה נקודות, או "אבות טיפוס" וניתן למצוא אותן כך:
בחירת "Class-outliers", כלומר, דוגמאות שסווגו לא נכון על ידי k-NN עבור k נתון.
יש להפריד את שאר הנתונים לתוך שתי קבוצות: (א) אבות הטיפוס המשמשים לסיווג (ב) "הנקודות הנבלעות"- נקודות ש־k-NN יכול לתקן את סיווגן באמצעות אבות הטיפוס, ונקודות אלו ניתן להסיר ממדגם האימון.
צמצום נתונים > בחירה של Class-outliers

דוגמאות האימון המוקפות בדוגמאות של מחלקות אחרות נקראות Class outlier. הגורמים של Class outliers כוללים:
שגיאה אקראית
לא מספיק דוגמאות אימון במחלקה זו (קיימת דוגמה בודדת במקום מקבץ דוגמאות)
חוסר בתכונות חשובות (המחלקות מופרדות בממדים שונים לא ידועים)
ריבוי דוגמאות ממחלקות אחרות (מחלקות לא מאוזנות) אשר יוצרות רקע עוין למחלקה הקטנה
בשילוב עם k-NN מייצר רעשים. הרעשים יכולים להיות מזוהים ומופרדים לצורך ניתוח עתידי. בהינתן שני מספרים טבעיים, k>r>0, דוגמת אימון נקראת k,r-NN class-outlier, אם k שכנים קרובים כוללים יותר מ־r דוגמאות של מחלקות אחרות.
צמצום נתונים > CNN עבור צמצום כמות הנתונים

אלגוריתם ממוקד לשכן הקרוב ביותר (Condensed Nearest Neighbor, CNN, מכונה גם אלגוריתם הארט) הוא אלגוריתם שנועד לצמצם את מספר הדוגמאות לסיווג k-NN.‏ אלגוריתם זה בוחר את אבות הטיפוס U מתוך דוגמאות האימון, כך ש־1NN יכול לסווג את U כמעט במדויק, כפי ש־1NN מסווג את כל הנתונים.
CNN עובד באופן איטרטיבי, בהינתן מדגם אימון:
סרוק את כל האיברים ב־X, וחפש רכיב x שיש לו תווית שונה מאב הטיפוס הקרוב אליו (מקרב U).
הסר את x מ־X, והוסף אותו ל־U.
סרוק שוב, עד שלא יתווספו עוד אבות טיפוס ל־U.
השתמש ב־U במקום ב־X לשם הסיווג. הדוגמאות שאינן אבות טיפוס נקראות נקודות בלועות.
צמצום נתונים > CNN עבור צמצום כמות הנתונים > יחס הגבול

לשם שיפור יעילות הסריקה של CNN, נגדיר את יחס הגבול לדוגמת אימון x:
 a\left(x\right)={\frac {\lVert x'-y\rVert }{\lVert x-y\rVert }}
כאשר ||x-y|| הוא המרחק הקרוב ביותר לדוגמה y בעלת תווית שונה מאשר x, והמרחק ||x'-y|| הוא המרחק בין y לדוגמה הקרובה ביותר אליה 'x, המסווגת כמו x.יחס הגבול הוא בין 0 ל־1, היות שערכו של ||x'-y|| לעולם אינו גדול יותר מערכו של ||x-y||. סדר זה מעניק עדיפות לגבולות המחלקות לשם הכללתם בקבוצת אבות-הטיפוס U. נקודה בעלת תווית שונה מאשר x נקראת נקודה חיצונית ל־x. חישוב יחס הגבול מודגם באיור משמאל. הנתונים מסומנים בצבעים: נקודת הפתיחה היא x, והיא מסומנת באדום. הנקודות החיצוניות הן כחולות וירוקות. הנקודה החיצונית הקרובה ביותר ל־x היא הנקודה y. הנקודה האדומה הקרובה ביותר ל־y היא הנקודה 'x. יחס הגבול a(X)‎ הוא תכונה של נקודת הפתיחה x.
בעזרת יחס הגבול, ניתן לייעל את סריקת דגימות האימון ב-CNN, אם הסריקה מבוצעת בסדר יורד של a(x)‎‏.
צמצום נתונים > CNN עבור צמצום כמות הנתונים > דוגמה

להלן המחשה של CNN על קבוצת דוגמאות אימון המחולקות לשלוש מחלקות: אדום, ירוק וכחול. איור 1 מראה את המצב ההתחלתי, שבו יש 60 נקודות בכל מחלקה. איור 2 מציג את מפת הסיווג 1NN: כל פיקסל מסווג על ידי 1NN באמצעות כל הנתונים. איור 3 מציג את מפת הסיווג 5NN. אזורים לבנים תואמים את האזורים הלא מסווגים, שבהם היה תיקו בין מחלקות (למשל, אם יש שתי נקודות ירוקות, שתי נקודות אדומות ונקודה אחת כחולה מקרב חמשת השכנים הקרובים ביותר). איור 4 מציג את מקבץ הדוגמאות המצומצם. ה-x-ים הם Class-outliers שנבחרו על ידי כלל ‎(3,2)NN‏ (כל שלושת השכנים הקרובים ביותר של מקרים אלה שייכים למחלקות אחרות); הריבועים הם אבות־הטיפוס, והעיגולים הריקים הם הנקודות הבלועות. בצד שמאל למטה מוצגים מספרי ה־class-outlier, אבות־הטיפוס והנקודות הבלועות לכל אחת משלוש המחלקות. מספר אבות־הטיפוס נע בין 15% ל־20% עבור מחלקות שונות בדוגמה זו. איור 5 מראה שמפת הסיווג 1NN עם אבות־הטיפוס דומה מאוד למפה עם הנתונים הראשוניים. האיורים נוצרו בעזרת היישומון של מירקס.
צמצום CNN עבור k-NN לסיווג
איור 1. דוגמאות האימון.
איור 2. מפת סיווג 1NN.
איור 3. מפת סיווג 5NN.
איור 4. דוגמאות האימון, לאחר צמצום CNN.
איור 5. מפת סיווג 1NN, על בסיס אבות הטיפוס שנבחרו על ידי CNN.
k-NN לרגרסיה

אלגוריתם K-NN משמש להערכת משתנים רציפים. אלגוריתם לדוגמה עשוי להשתמש בממוצע משוקלל של K השכנים הקרובים ביותר, משוקללים לפי ההופכי של מרחקם. אלגוריתם זה פועל כדלהלן:
חשב את המרחק האוקלידי או מרחק מהלנוביס (Mahalanobis) מהנקודה הנבדקת לנקודות האימון המתויגות.
סדר את הנקודות המתויגות לפי מרחק עולה.
מצא k אופטימלי לאלגוריתם, על סמך שורש הטעות הריבועית הממוצעת. נעשה באמצעות אימות צולב.
חשב ממוצע משוקלל לפי המרחק ההופכי מ־k שכנים קרובים.
לקריאה נוספת

When Is "Nearest Neighbor" Meaningful?
Belur V. Dasarathy, ed. (1991). Nearest Neighbor (NN) Norms: NN Pattern Classification Techniques. ISBN 0-8186-8930-7.
Shakhnarovish, Darrell, and Indyk, ed. (2005). Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision. MIT Press. ISBN 0-262-19547-X.{{cite book}}:  תחזוקה - ציטוט: multiple names: editors list (link)
Mäkelä H Pekkarinen A (2004-07-26). "Estimation of forest stand volumes by Landsat TM imagery and stand-level field-inventory data". Forest Ecology and Management. 196 (2–3): 245–255. doi:10.1016/j.foreco.2004.02.049.
Fast k nearest neighbor search using GPU. In Proceedings of the CVPR Workshop on Computer Vision on GPU, Anchorage, Alaska, USA, June 2008. V. Garcia and E. Debreuve and M. Barlaud.
Scholarpedia article on k-NN
google-all-pairs-similarity-search
Gemini (מודל שפה)

| --- | --- |

 מפתח:  DeepMind 
 מחזור חיים:  6 בדצמבר 2023 – הווה (שנה)
 סוג רישיון:  רישיון תוכנה לא חופשי
 קטגוריה:  מודל שפה גדול
 אתר רשמי
 
Gemini הוא מודל שפה גדול רב-מודאלי (אנ') המפותח על ידי חברת Google DeepMind. משמש כיורש למודלי השפה LaMDA ו-PaLM. הוכרז ב-6 בדצמבר 2023, ומשמש כמודל מתחרה למודל השפה GPT-4 של חברת OpenAI.
החל מינואר 2024 מודל השפה נגיש דרך אפליקציית ג'מיני (לשעבר בארד).
היסטוריה > פיתוח

גוגל הכריזה על Gemini, מודל שפה גדול המפותח על-ידי חברת הבת שלה Google DeepMind, במהלך כנס Google I/O שנערך ב-10 במאי 2023. Gemini סומן כיורש עוצמתי יותר למודל השפה PaLM 2, אשר הוכרז גם הוא במהלך אותו כנס, וסונדאר פיצ'אי, מנכ"ל חברת גוגל, הודיע כי Gemini נמצא בשלבי פיתוח מוקדמים. Gemini פותח בשיתוף פעולה בין DeepMind ל-Google Brain (אנ'), שתי חברות בת של גוגל שמוזגו בהמשך לחברת Google DeepMind.
היסטוריה > השקה

ב-6 בדצמבר 2023 הכריזו סונדאר פיצ'אי, מנכ"ל חברת גוגל, ודמיס הסאביס (אנ'), מנכ"ל חברת DeepMind, על השקת מודל השפה Gemini.
הערות שוליים

↑  Google Builds on Tech's Latest Craze With Its Own A.I. Products באתר הניו יורק טיימס, 10 במאי 2023 (באנגלית)
↑  Every major AI feature announced at Google I/O 2023 באתר ZDNet, ‏ 10 במאי 2023 (באנגלית)
↑  Sundar Pichai on Google;s AI, Microsoft's AI, OpenAI, and ... Did We Mention AI? באתר Wired, ‏ 11 בספטמבר 2023 (באנגלית)
↑  Google Announces AI System Gemini After Turmoil at Rival OpenAI באתר וול סטריט ג'ורנל, 6 בדצמבר 2023 (באנגלית)
| בינה מלאכותית |
| --- | --- | --- |
| כללי | מבחן טיורינג • היסטוריה של הבינה המלאכותית • ציר הזמן של בינה מלאכותית • התקדמות הבינה המלאכותית • אוריינות AI • סוכן תבוני • AI-שלמות מערכת מומחה • אסדרת בינה מלאכותית (בישראל) • בינה מלאכותית צרה • בינה חישובית • הסברתיות בינה מלאכותית • הפרדוקס של מורבק • סוכן תבוני • אתיקה של בינה מלאכותית |  |
| תחומים | עיבוד שפה טבעית • ראייה ממוחשבת • בינה מלאכותית יוצרת • אומנות בינה מלאכותית • בינה מלאכותית כללית (AGI) |  |
| סוגי למידת מכונה | מערכת לומדת • למידה מונחית • למידה בלתי מונחית • למידה עמוקה • למידת חיזוק • סיווג בייסיאני נאיבי • רשת בייסיאנית |  |
| אלגוריתמי למידת מכונה קלאסית | פרספטרון • עץ החלטה • מכונת וקטורים תומכים • Bag of words • אלגוריתם k-מרכזים • אלגוריתם מיקסום התוחלת • הורדת ממד • אלגוריתם שכן קרוב • יער אקראי  • Q-learning •‏ T-SNE •‏ Tf–idf • חיזוק גרדיאנט |  |
| למידה עמוקה | רשת עצבית מלאכותית • רשת זרימה קדימה • רשת עצבית רקורסיבית • פונקציית אקטיבציה • טרנספורמר • Attention •‏ GAN |  |
| עיבוד שפה טבעית | מודל שפה • שיכון מילים • בלשנות חישובית • תרגום מכונה • חילוץ מידע (אנ') • ניתוח סנטימנט • זיהוי חלקי דיבר (אנ') • מערכת זיהוי דיבור • זיהוי ישויות • כריית טקסט • תיוג תפקידים סמנטי • Word2vec • מודל שפה גדול • GPT •‏ BERT (אנ') • מודל Bag-of-words (אנ') • יצירת טקסט בשפה טבעית (אנ') • מילת עצירה • ניתוח מחרוזות • Stemming (אנ') • למטיזציה (אנ') |  |
| יישומים לבינה מלאכותית (אנ') | צ'אטבוט • זיהוי דובר • זיהוי עצמים • זיהוי תבניות • עוזר וירטואלי • זיהוי תווים אופטי • מחולל תמונות • הזיות |  |
| מערכות בינה מלאכותית | אלייזה • ChatGPT •‏ DALL-E •‏ Midjourney •‏ Gemini • קלוד •‏ Perplexity •‏ SearchGPT •‏ GitHub Copilot • דיפ־פייק • סירי • Google Assistant • אמזון אלכסה • מיקרוסופט קופיילוט |  |
| סוגיות בטיחות בינה מלאכותית (אנ') | סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית • בינה מלאכותית חזקה • יישור בינה מלאכותית (אנ') • בקרת יכולות בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית ידידותית (אנ') • התכנסות אינסטרומנטלית (אנ') • סינגולריות טכנולוגית • השתלטות הבינה המלאכותית • המכתב הפתוח על בינה מלאכותית (2015) |  |
| ספריות בשימוש נרחב | TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe |  |
לקטגוריית הבינה המלאכותית
מקס מרטין

| --- | --- |

 לידה:  26 בפברואר 1971 (בן 54) Sånga församling, שוודיה 
 שם לידה:  Karl Martin Sandberg 
 שם במה:  Max Martin 
 מוקד פעילות:  שוודיהסטוקהולם, שוודיה
 תקופת הפעילות:  1985–1995 (סולן) 1995
 מקום לימודים:  Södra Latin 
 עיסוק:  מפיק מוזיקלי, פזמונאי
 סוגה:  פופ רוק • פופ • יורופופ • דאנס-פופ • R&B • סינת'-פופ • אלקטרופופ
 שפה מועדפת:  שוודית, אנגלית 
 חברת תקליטים:  ג'ייב • RCA • קפיטול • LaFace • איילנד • BMG • אטלנטיק
 שיתופי פעולה בולטים:  בקסטריט בויז, בריטני ספירס, אן סינק, פינק, קייטי פרי, טיילור סוויפט, אריאנה גרנדה, דוקטור לוק, דה ויקנד
 פרסים והוקרה:  פרס גראמי למפיק השנה, לא קלאסי (2015)  Musikexportpriset (2014)  היכל התהילה של המוזיקה השוודית (2020)  פרס פולר למוזיקה (2016)  פרס פטל הזהב לשיר המקורי הגרוע ביותר (2003)  Musikexportpriset (1998)  מדליית המלך  הפרס השוודי הבינלאומי השנתי  בפסקה זו רשומה אחת נוספת שטרם תורגמה 
 www.maratone.se
 פרופיל ב-IMDb
 
מרטין קארל סנדברג (בשוודית: Martin Karl Sandberg, נולד ב-26 בפברואר 1971), המוכר בשמו המקצועי מקס מרטין, הוא מפיק מוזיקלי ופזמונאי שוודי. הוא החל את דרכו כסולן בלהקת פאנק מטאל, ומאוחר יותר הפך למפיק ופזמונאי בז'אנר המנוגד – מוזיקת פופ – בחברת התקליטים בה הייתה חתומה הלהקה. הוא זכה להכרה בשנות ה-90 המאוחרות כאשר כתב להיטים והפיק אלבומים של אומנים ולהקות שהיו להצלחה באותה התקופה, ביניהם הלהקות בקסטריט בויז ואן סינק והזמרת בריטני ספירס.
בשנת 2013 פרסם המגזין הוליווד ריפורטר כי מדד נילסן העריך את מכירות הסינגלים של מרטין בכ-$135 מיליון דולר.
בטקס פרסי גראמי 2015 זכה מרטין בפרס גראמי למפיק השנה, כמו גם היה מועמד באותו הטקס לפרס שיר השנה ותקליט השנה על עבודתו בשיר "Shake It Off" של הזמרת טיילור סוויפט. באותה השנה בנוסף זכה בפעם החמישית ברציפות ובפעם השמינית בקריירה בפרס פזמונאי השנה מטעם האגודה האמריקאית למלחינים, סופרים ומו"לים (ASCAP).
ביוגרפיה

מרטין נולד בפרוור של העיר סטוקהולם שבשוודיה. הוא נשר מבית ספר תיכון לטובת קריירה במוזיקה והיה חבר במספר להקות, זאת עד שהפך לסולן בלהקת גלאם מטאל ושמה It's Alive, שנוסדה בשנת 1985 וחתמה על חוזה עם אולפן ההקלטות Cheiron Studios, שתפקד בנוסף כחברת תקליטים המשויכת לברטלסמן מיוזיק גרופ. הוא הופיע עם שם הבמה מרטין וייט ויחד עם שאר חברי הלהקה הוציאו שני אלבומים, אולם אלו נחלו כישלון. במקביל לפעילות הלהקה, לרבות סיבוב הופעות באירופה בתחילת שנות ה-90, מרטין עסק בכתיבת שירי פופ, עובדה אותה הסתיר מחברי להקתו כיוון ש"מוזיקה מהסוג הזה הייתה מתועבת בחוגי ההאבי מטאל. לא יכולתי להודות בפני החברים שלי שאני אוהב את זה", ונהג להגיע בחשאי לאולפני החברה לאחר החזרות. מרטין טרם היה מודע לעובדה שהשירים אותם הוא כותב כעת יהפכו בעתיד לקרש הקפיצה שלו אל תוך ליבה של התרבות הפופולרית, זאת משום שאחד מבעלי החברה, דניז פופ ראה בו פוטנציאל והחליט לקחת אותו תחת חסותו כשהוא משמש לו למנטור; הוא הציע לו את שם הבמה מקס מרטין, שלדעתו התאים יותר לכיוון הפופי שאליו הוא הולך, ובשנת 1992 הציע לו להיות כותב ומפיק רשמי בחברה. לאור זאת מרטין החל לבלות באולפן יום ולילה במשך שנתיים בחברתו, זאת על מנת ללמוד את עבודת המפיק עליה לא ידע דבר, ובשנת 1995 שימש בפעם הראשונה כמפיק שותף בשיר – Wish You Were Here של להקת הדאנס השוודית Rendex, וזמן מה לאחר מכן בפעם הראשונה כמפיק שותף באלבום – The Bridge של להקת הפופ השוודית אייס אוף בייס. באותה השנה בחר מרטין לפרוש מהלהקה והחל מתמקד בפיתוח קריירה של מפיק ופזמונאי.
ביוגרפיה > 1995-2000: אולפני Cheiron

כשותף פעיל בחברת Cheiron Studios, מרטין היה מעורב בהפקת וכתיבת אלבומים ושירים רבים; הוא התמקד בסגנונות הפופ והיורופופ ועבד בין היתר עם האומנים השוודיים ארמי אוף לאברז ורובין, עם הלהקות הבריטיות פייב בתחילת דרכם וסוליד הרמוני, ולהקת הפופ האמריקאית 3T, שחבריה הם שלושת בניו של טיטו ג'קסון, אחיו של מייקל ג'קסון. אולם האמנים הבולטים יותר שהשתתף בהצלחתם במסגרת פועלו באולפנים היו אחרים, ביניהם ניתן למנות את בקסטריט בויז, בריטני ספירס ואן סינק, ואמנים מצליחים נוספים איתם עבד היו בריאן אדמס, גארי ברלו, סלין דיון, ווסטלייף, בון ג'ובי (לו כתב את הלהיט "It's My Life") ודף לפרד. בקיץ 2000 מנהל חברת התקליטים דניז פופ נפטר כתוצאה ממחלת הסרטן. כתוצאה מכך כיסא המנהל נותר ריק, עד שלבסוף מרטין מילא את מקומו כשהוא מוצא שותף ראשי מחליף להפקה ולכתיבה בשם רמי יעקב, שממשיך לשתף פעולה עם מרטין לאורך שנים רבות. חרף זאת האולפנים נסגרו באותה השנה, בעיקר לאור מותו של דניז שלדברי מרטין היה "הלב והנשמה של המקום שנלקחו עם מותו".
ביוגרפיה > 2001-הווה: אולפני מרתון

לאחר סגירת Cheiron Studios הקים מרטין אולפן הקלטות חדש בשותפות ובעזרתם של רמי וטום טאלומה, המפיק שעזר לדניז פופ לייסד את Cheiron והיה שותף בבעלות, ולו הם קראו אולפני מרתון. יתר על כן הם צירפו לצוות ההפקה והכתיבה כמה חברים שנכחו בצוות האולפן הקודם: אלכסנדרה טאלומה, ארנת'ור בירגיסון ושלבק. הפרויקט הגדול הראשון עליו עבדו היה אלבומה השלישי של הזמרת בריטני ספירס. שותפים אחרים לצוות של האולפן שנסגר פתחו בעקבות הסגירה אולפנים משלהם, ביניהם Location Songs שהספיקה להיסגר ו-A Side Productions. אולפני מרתון השתלבו בהמשך אל תוך חברת התקליטים Cosmo Studios, שהיום ידועה בשם X-Level Studios לאחר חילופי הבעלים. בשנת 2004 מרטין המציא את עצמו מחדש כאשר החליט לעדכן את סגנון המוזיקה של האולפנים, שהיה מיושן לדעתו, והחל לעבוד על פרויקטים עם צלילים כבדים יותר המאופיינים בסגנון הפופ רוק, כמו שיריה של הזמרת קלי קלרקסון "Since U Been Gone" ו"Behind These Hazel Eyes", עליהם עבד בשיתוף פעולה עם המפיק דוקטור לוק. השניים המשיכו לעבוד לאורך השנים ויחד ייצרו חלק מהתקליטים הגדולים ביותר של העשור. עם הזמן הוחלפו חברי הצוות במפיקים וכותבים אחרים. נכון לשנת 2015 האולפנים עדיין מתפקדים, ומרגע שנפתחו ועד היום הספיק מרטין לעבוד עם אומנים מהשורה הראשונה מכל רחבי העולם, ועוד אומנים בולטים נוספים, וגם ליצור להיטים רבים ש-21 מהם הצליחו לכבוש את המקום הראשון במצעד הפזמונים הפופולרי בילבורד הוט 100.
ביוגרפיה > 2001-הווה: אולפני מרתון > רשימת אומנים בולטים

סלין דיון
קלי קלרקסון
א-הא
בון ג'ובי
פינק
קליס
אבריל לאבין
אנריקה איגלסיאס
ג'יימס בלאנט
ליאונה לואיס
קייטי פרי
סימפל פלאן
סינדי לאופר
שוגאבייבס
קארי אנדרווד
אדם למברט
קשה
טאיו קרוז
אשר
רובין
פיטבול
שר לויד
ג'סי ג'יי
ניקי מינאז'
מארון 5
ג'סטין ביבר
ויל.איי.אם
טיילור סוויפט
כריסטינה אגילרה
שאקירה
אריאנה גרנדה
ג'ניפר לופז
אלי גולדינג
פלו ריידה
רובין ת'יק
דמי לובאטו
ניק ג'ונאס
ביוגרפיה > 2001-הווה: אולפני מרתון > אומנים אחרים

ניק קרטר
דה ורוניקאס
דארין זנייאר
שיין וורד
אפוקליפטיקה
איימי דאימונד
דוטרי
ונסה הדג'נס
מיטשל מוסו
אליסון אירהטה
מירנדה קוסגרוב
אלבומי פסקול של Glee
קארלי ריי ג'פסן
בקי ג'י
אמבלם3
בוני מק'קי
קווין מק'הייל
דה ויקנד
זלאטן
טורי קלי
אומנים בולטים לאורך הקריירה > בקסטריט בויז

בשנת 1995 חברת התקליטים האמריקאית ג'ייב רקורדס, חברת בת של ברטלסמן מיוזיק גרופ בה חתומה להקת בקסטריט בויז, הביעה רצון לשכור את שירותיה של Cheiron Studios לעבודה על אלבום המוזיקה הראשון של הלהקה. החברה הסתייגה תחילה מלעבוד עם להקת בנים נוכח העובדה שלהקות כאלו היו שכיחות למדי באותה התקופה, אולם ג'ייב רקורדס התעקשה והחברה נענתה להפצרות. מרטין היה שותף בהפקת אלבום הבכורה Backstreet Boys (1996) שנקרא על שם הלהקה, ותרם לכתיבתם והפקתם של ארבעה שירים במסגרתו. את אחד השירים כתב בשותפות עם המפיק הבריטי הרברט קריצ'לואו "Quit Playing Games (With My Heart)", וזה הפך ללהיט הראשון של מרטין כאשר הגיע למקום השני במצעד הפזמונים של בילבורד הוט 100, כמו גם זכה עד מהרה בתארים כסף, זהב ופלטינה באירופה, וכשנה לאחר מכן בפלטינה כפולה בארצות הברית כשהופץ במסגרת האלבום השני של הלהקה במהדורה מיוחדת לארצות הברית בלבד (האלבום הראשון לא נמכר בארצות הברית). הוא שימש שוב כמפיק שותף בעבודה על אלבומה השני של הלהקה Backstreet's Back (1997), כמו גם כתב ארבעה שירים במסגרתה. אחד השירים שכתב יחד עם צוות הכותבים של האולפנים "Everybody (Backstreet's Back)" הפך ללהיט כשנמכר בלמעלה מ-1.2 מיליון עותקים, והאלבום עצמו נמכר ביותר מכ-10 מיליון עותקים בארצות הברית. מרטין בהמשך השתתף גם בהפקת האלבום השלישי של הבנים Millennium (1999), אשר במסגרתו היה שותף לכתיבתם של שישה שירים שהיוו מחצית מכלל השירים באלבום. שניים מהם "I Want It That Way" ו- "Show Me the Meaning of Being Lonely" תרמו להצלחתו הבינלאומית של האלבום, שזכה בתואר האלבום הנמכר ביותר בעולם לשנת 1999 לאחר שנרכשו קרוב ל-10 מיליון עותקים, ומאז הספיק להפוך לאחד האלבומים הנמכרים ביותר בכל הזמנים. מרטין היה מעורב גם בהפקת האלבום הרביעי Black & Blue (2000), שהיה לאלבום האחרון להיות מופק במסגרת אולפני Cheiron, וממנו יצאו הסינגלים "Shape of My Heart", שזכה להגיע לטופ 5 בשמונה מדינות, והסינגל "The Call".
האלבום החמישי של הלהקה Never Gone (2005) הופק במסגרת אולפני מרתון, בין היתר על ידי מרטין, שגם עזר בכתיבת הסינגלים "Just Want You to Know" ו-"I Still...". לקראת האלבום השישי שלהם, הבנים זנחו את שירותיו של מרטין כחלק ממאמציהם לשנות את תדמית הלהקה, אולם הם חזרו לעבוד יחד על כל שאר האלבומים שהוציאה הלהקה עד כה, אלבומי האולפן השביעי This Is Us (2009) והשמיני In a World Like This (2013), במסגרתם עזר מרטין בכתיבתם של ארבעה שירים, מתוכם שני סינגלים.
רשימת אלבומים:
Backstreet Boys (1996)
Backstreet's Back (1997)
Millennium (1999)
Black & Blue (2000)
Never Gone (2005)
This Is Us (2009)
In a World Like This (2013)
רשימת שירים:
"I Wanna Be With You" (1996)
"Quit Playing Games (With My Heart)" (1996)
"Nobody But You" (1996)
"We've Got It Goin' On" (1996)
"Everybody (Backstreet's Back)" (1997)
"As Long as You Love Me" (1997)
"That's The Way I Like It" (1997)
"10,000 Promises" (1997)
"Larger than Life" (1999)
"I Want It That Way" (1999)
"Show Me the Meaning of Being Lonely" (1999)
"It's Gotta Be You" (1999)
"Don't Want You Back" (1999)
"Don't Wanna Lose You Now" (1999)
"The One" (1999)
"The Call" (2000)
"Shape of My Heart" (2000)
"Get Another Boyfriend" (2000)
"It's True" (2000)
"Just Want You to Know" (2005)
"I Still..." (2005)
"Climbing The Walls" (2005)
"Siberia" (2005)
"Bigger" (2009)
"In a World Like This" (2013)
אומנים בולטים לאורך הקריירה > בריטני ספירס

השניים נפגשו בשנת 1997, כאשר ספירס הייתה בת 15 בלבד. שנה לאחר מכן מרטין כתב עצמאית את השיר הראשון וסינגל הבכורה שלה "Baby One More Time...", שהיה לסינגל הראשון של מרטין להגיע לראש טבלת המצעד בילבורד הוט 100 בארצות הברית, והיה להצלחה מסחררת; הוא טיפס עד למקום הראשון בכל מצעד בו היה נוכח, זכה במעמד פלטינה כפולה, הפך לשיר הנמכר ביותר לשנת 1999 בארצות הברית ובהמשך לאחד הסינגלים הנמכרים ביותר של כל הזמנים. הסינגל היה חלק מאלבום הבכורה של ספירס בעל אותו השם ...Baby One More Time (1998), אותו הפיק מרטין בשיתוף פעולה עם דניז פופ וצוות הכותבים. יחד עם הסינגל זכה האלבום אף הוא להגיע למקום הראשון במצעד בילבורד, הישג שהכוכבת הייתה הראשונה לכבוש במסגרת המעמד של הופעת בכורה של אומנית חדשה, והוא נחל הצלחה מסחרית גדולה ברמה הבינלאומית כאשר נמכר בלמעלה מ-10.5 מיליון עותקים, נכון לשנת 2011. מרטין בנוסף היה שותף לכתיבתם והפקתם של שני שירים נוספים, ביניהם הסינגל השלישי מתוך האלבום "(You Drive Me) Crazy". יתר על כן היה מעורב בהפקת וכתיבת האלבום השני Oops!... I Did It Again (2000), האחרון להיות מופק במסגרת אולפני Cheiron, ועזר לכתוב שבעה שירים מתוכם כאשר שלושה מהם סינגלים שהידוע מביניהם הוא הלהיט המסחרי "Oops!... I Did It Again" שנחל הצלחה רבה במצעדים.
האלבום השלישי של ספירס Britney (2001) הופק במסגרת אולפני מרתון, בין היתר על ידי מרטין, שנוסף על כך היה אחראי לכתיבתם והפקתם של ארבעה שירים כאשר שניים מהם סינגלים מתוכם הם סינגלים שנחלו הצלחה נאה במצעדים ובמכירות. האלבום היה להצלחה הגדולה הראשונה של האולפנים, והוא נמכר בלמעלה מ-4.4 מיליון עותקים ברחבי העולם. השניים חזרו לעבוד יחד רק לקראת אלבומה השישי של ספירס Circus (2008), אז מרטין שימש כמפיק שותף בעבודה על האלבום והיה אחראי לסינגל אחד מתוכו "If U Seek Amy", אותו כתב והפיק יחד עם הצוות החדש, שרובו היה מורכב מאותם אנשי הצוות של האולפן הקודם. בספטמבר 2009 יצא לאור הסינגל "3", שנכתב והופק בין היתר על ידי מרטין לקראת יציאתו של אלבום האוסף השני של ספירס The Singles Collection (2009). הסינגל הגיע למקום הראשון במצעד בילבורד והיה לסינגל השני שמרטין כתב לספירס שהצליח לעשות כן. בהמשך שימש כמפיק בפועל של האלבום השביעי במספר של הכוכבת Femme Fatale (2011), כמו גם הפיק וכתב שיר אחד וארבעה סינגלים במסגרתו, ובאלבום השמיני של הזמרת לא היה מעורב כלל.
רשימת אלבומים:
...Baby One More Time (1999)
Oops!... I Did It Again (2000)
Britney (2001)
Circus (2008)
Femme Fatale (2011)
רשימת שירים:
"Baby One More Time..." (1998)
"(You Drive Me) Crazy" (1999)
"I Will Be There" (1999)
"Oops!... I Did It Again" (2000)
"Stronger" (2000)
"Don't Go Knocking On My Door" (2000)
"Lucky" (2000)
"Where Are You Now" (2000)
"Can't Make You Love Me" (2000)
"Girl In The Mirror" (2000)
"Overprotected" (2000)
"I'm Not a Girl, Not Yet a Woman" (2001)
"Cinderella" (2001)
"Bombastic Love" (2001)
"If U Seek Amy" (2009)
"3" (2009)
"Hold It Against Me" (2011)
"I Wanna Go" (2011)
"Till the World Ends" (2011)
"Inside Out" (2011)
"Seal It With a Kiss" (2011)
"Criminal" (2011)
"Up n' Down" (2011)