BOOKS - Netflix Recommends: Algorithms, Film Choice, and the History of Taste
Netflix Recommends: Algorithms, Film Choice, and the History of Taste - Mattias Frey October 5, 2021 PDF  BOOKS
ECO~24 kg CO²

2 TON

Views
68674

Telegram
 
Netflix Recommends: Algorithms, Film Choice, and the History of Taste
Author: Mattias Frey
Year: October 5, 2021
Format: PDF
File size: PDF 4.5 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
The Plot: In the not-too-distant future, the world has become increasingly reliant on algorithmic recommendation systems to guide our choices in entertainment, education, and even love. These systems, pioneered by companies like Netflix, promise to deliver personalized content tailored to our unique tastes and preferences. But as we immerse ourselves deeper into this digital landscape, have we lost sight of what truly matters? Have we sacrificed our autonomy and diversity for the sake of convenience and familiarity? Enter Mattias Frey, a young and ambitious researcher determined to uncover the truth behind the algorithms that rule our lives. With a keen eye for detail and a passion for understanding the human condition, he sets out to explore the inner workings of Netflix's recommendation engine - the beating heart of the streaming giant's success. What he discovers is both fascinating and unsettling: a complex web of data-driven decision-making that defies our most basic assumptions about art, culture, and human connection. As Mattias delves deeper into the world of Netflix Recommends, he encounters a cast of colorful characters, each with their own perspective on the impact of these algorithms on society. There's the idealistic coder who believes that AI can save us from ourselves; the skeptical critic who fears the homogenization of culture; and the savvy marketer who sees the potential for endless growth and profit.
В недалеком будущем мир стал все больше полагаться на системы алгоритмических рекомендаций, чтобы направлять наш выбор в сфере развлечений, образования и даже любви. Эти системы, впервые разработанные такими компаниями, как Netflix, обещают предоставлять персонализированный контент с учетом наших уникальных вкусов и предпочтений. Но по мере того, как мы погружаемся глубже в этот цифровой ландшафт, упустили ли мы из виду то, что действительно важно? Пожертвовали ли мы своей автономией и разнообразием ради удобства и панибратства? Введите Маттиас Фрей, молодой и амбициозный исследователь, решивший раскрыть правду за алгоритмами, которые управляют нашей жизнью. С пристальным вниманием к деталям и страстью к пониманию состояния человека он собирается изучить внутреннюю работу рекомендательного движка Netflix - бьющегося сердца успеха стримингового гиганта. То, что он обнаруживает, одновременно увлекательно и тревожно: сложная сеть принятия решений на основе данных, которая не поддается нашим самым основным предположениям об искусстве, культуре и человеческой связи. По мере того, как Маттиас углубляется в мир Netflix Recommendations, он сталкивается с набором красочных персонажей, каждый из которых имеет свой взгляд на влияние этих алгоритмов на общество. Есть идеалистический кодер, который считает, что ИИ может спасти нас от нас самих; скептический критик, опасающийся гомогенизации культуры; и подкованный маркетолог, который видит потенциал для бесконечного роста и получения прибыли.
Dans un avenir proche, le monde a commencé à compter de plus en plus sur des systèmes de recommandations algorithmiques pour guider nos choix dans le domaine du divertissement, de l'éducation et même de l'amour. Ces systèmes, d'abord développés par des entreprises comme Netflix, promettent de fournir un contenu personnalisé en fonction de nos goûts et préférences uniques. Mais alors que nous plongeons plus profondément dans ce paysage numérique, avons-nous perdu de vue ce qui est vraiment important ? Avons-nous sacrifié notre autonomie et notre diversité pour la commodité et la panique ? Entrez Matthias Frey, un jeune et ambitieux chercheur qui a décidé de révéler la vérité derrière les algorithmes qui gouvernent nos vies. Avec une attention aux détails et une passion pour comprendre la condition humaine, il va explorer le fonctionnement interne du moteur de recommandation Netflix - le cœur battant du succès du géant du streaming. Ce qu'il découvre est à la fois fascinant et inquiétant : un réseau complexe de prise de décision basé sur des données qui ne se prête pas à nos suppositions les plus fondamentales sur l'art, la culture et le lien humain. Au fur et à mesure que Matthias s'enfonce dans le monde de Netflix Recommandations, il est confronté à un ensemble de personnages colorés, chacun ayant une vision différente de l'impact de ces algorithmes sur la société. Il y a un codeur idéaliste qui croit que l'IA peut nous sauver de nous-mêmes ; un critique sceptique qui craint une homogénéisation de la culture ; et un marchand avisé qui voit le potentiel de croissance sans fin et de profit.
En un futuro cercano, el mundo ha comenzado a confiar cada vez más en sistemas de recomendaciones algorítmicas para orientar nuestras elecciones en el entretenimiento, la educación e incluso el amor. Estos sistemas, desarrollados por primera vez por empresas como Netflix, prometen ofrecer contenido personalizado teniendo en cuenta nuestros gustos y preferencias únicas. Pero a medida que nos adentramos más en este panorama digital, hemos pasado por alto lo que realmente importa? Hemos sacrificado nuestra autonomía y diversidad por conveniencia y alarmismo? Introduce a Matthias Frey, un joven y ambicioso investigador que decidió revelar la verdad detrás de los algoritmos que rigen nuestras vidas. Con una atenta atención a los detalles y una pasión por entender la condición humana, va a explorar el funcionamiento interno del motor de recomendaciones de Netflix, el latente corazón del éxito del gigante del streaming. Lo que descubre es a la vez fascinante e inquietante: una compleja red de toma de decisiones basada en datos que desafía nuestros supuestos más básicos sobre el arte, la cultura y la conexión humana. A medida que Matthias se adentra en el mundo de Netflix Recommendations, se enfrenta a un conjunto de personajes coloridos, cada uno de los cuales tiene su punto de vista sobre el impacto de estos algoritmos en la sociedad. Hay un codificador idealista que cree que la IA puede salvarnos de nosotros mismos; un crítico escéptico que teme homogeneizar la cultura; y un comercializador experto que ve el potencial de crecimiento infinito y generación de ganancias.
No futuro próximo, o mundo está cada vez mais dependente de sistemas de recomendação algoritmica para orientar nossas escolhas em entretenimento, educação e até amor. Estes sistemas, desenvolvidos pela primeira vez por empresas como a Netflix, prometem fornecer conteúdo personalizado com base nos nossos sabores e preferências exclusivos. Mas à medida que mergulhamos mais fundo nesta paisagem digital, perdemos de vista o que é realmente importante? Sacrificámos a nossa autonomia e diversidade por conveniência e pânico? Digite Matthias Frey, um jovem e ambicioso pesquisador que decidiu revelar a verdade por trás dos algoritmos que guiam as nossas vidas. Com atenção aos detalhes e paixão pela compreensão da condição humana, ele vai estudar o funcionamento interno do motor de recomendação da Netflix, o coração batente do sucesso da gigante de streaming. O que ele descobre é ao mesmo tempo fascinante e perturbador: uma complexa rede de tomada de decisões baseada em dados que não se submete às nossas suposições mais básicas sobre arte, cultura e conexão humana. À medida que Mattias se aprofundou no mundo da Netflix Recompensações, ele se depara com um conjunto de personagens coloridos, cada um com uma visão diferente da influência desses algoritmos na sociedade. Há um codificador idealista que acredita que a IA pode nos salvar de nós mesmos; um crítico cético que teme a homogeneização da cultura; e um comercialista forjado que vê potencial para crescimento infinito e lucro.
Nel prossimo futuro, il mondo si è sempre più affidato a sistemi di raccomandazioni algoritmiche per guidare le nostre scelte nel settore dell'intrattenimento, dell'educazione e anche dell'amore. Questi sistemi, sviluppati per la prima volta da aziende come Netflix, promettono di fornire contenuti personalizzati in base ai nostri gusti e preferenze esclusivi. Ma mentre ci immergiamo in questo panorama digitale, abbiamo perso di vista ciò che conta davvero? Abbiamo sacrificato la nostra autonomia e diversità per convenienza e panico? Inserisci Matthias Frey, un giovane e ambizioso ricercatore che decide di rivelare la verità dietro agli algoritmi che guidano la nostra vita. Con attenzione ai dettagli e passione per la comprensione della condizione umana, sta per studiare il funzionamento interno del motore di raccomandazione di Netflix, il cuore battente del successo del gigante dello streaming. Ciò che scopre è allo stesso tempo affascinante e inquietante: una complessa rete decisionale basata su dati che non si adegua ai nostri più grandi presupposti sull'arte, la cultura e il legame umano. Mentre Matthias si approfondisce nel mondo di Netflix Recommendations, affronta una serie di personaggi colorati, ognuno dei quali ha una visione diversa dell'impatto di questi algoritmi sulla società. C'è un codificatore idealista che pensa che l'IA possa salvarci da noi stessi; un critico scettico che teme l'omogeneizzazione della cultura; e un commercialista intrattenuto che vede il potenziale per una crescita infinita e guadagnare.
In nicht allzu ferner Zukunft hat sich die Welt zunehmend auf algorithmische Empfehlungssysteme verlassen, um unsere Entscheidungen in den Bereichen Unterhaltung, Bildung und sogar Liebe zu leiten. Diese Systeme, die zuerst von Unternehmen wie Netflix entwickelt wurden, versprechen personalisierte Inhalte, die auf unseren einzigartigen Geschmack und unsere Vorlieben zugeschnitten sind. Aber haben wir, während wir tiefer in diese digitale Landschaft eintauchen, übersehen, was wirklich wichtig ist? Haben wir unsere Autonomie und Vielfalt für Bequemlichkeit und Vertrautheit geopfert? Intro Matthias Frey, ein junger und ehrgeiziger Forscher, der sich entschlossen hat, die Wahrheit hinter den Algorithmen aufzudecken, die unser ben bestimmen. Mit viel Liebe zum Detail und idenschaft für das Verständnis des menschlichen Zustands wird er das Innenleben der Empfehlungs-Engine von Netflix erkunden - das schlagende Herz des Erfolgs des Streaming-Giganten. Was er entdeckt, ist faszinierend und verstörend zugleich: ein komplexes, datenbasiertes Entscheidungsgeflecht, das unseren grundlegendsten Annahmen über Kunst, Kultur und menschliche Verbindung trotzt. Während Matthias tiefer in die Welt der Netflix-Empfehlungen eintaucht, wird er mit einer Reihe bunter Charaktere konfrontiert, von denen jeder seine eigene cht auf die Auswirkungen dieser Algorithmen auf die Gesellschaft hat. Es gibt einen idealistischen Codierer, der glaubt, dass KI uns vor uns selbst retten kann; skeptischer Kritiker, der eine Homogenisierung der Kultur fürchtet; und ein versierter Vermarkter, der das Potenzial für endloses Wachstum und Gewinn sieht.
W niezbyt odległej przyszłości świat stał się coraz bardziej zależny od systemów rekomendacji algorytmicznych, aby kierować naszymi wyborami w rozrywce, edukacji, a nawet miłości. Pionierem takich systemów Netflix jest dostarczanie spersonalizowanych treści dostosowanych do naszych unikalnych gustów i preferencji. Ale kiedy nurkujemy głębiej w ten cyfrowy krajobraz, czy straciliśmy wzrok na to, co naprawdę się liczy? Czy poświęciliśmy naszą autonomię i różnorodność dla wygody i znajomości? Wejdź Matthias Frey, młody i ambitny badacz zdecydowany odkryć prawdę za algorytmami, które rządzą naszym życiem. Z okiem na szczegóły i pasją do zrozumienia ludzkiej kondycji, ma zamiar zbadać wewnętrzne działania silnika rekomendacyjnego Netflix - bijące serce sukcesu giganta strumieniowego. To, co ujawnia, jest zarówno fascynujące, jak i niepokojące: złożona sieć podejmowania decyzji opartych na danych, która sprzeciwia się naszym najbardziej podstawowym założeniom na temat sztuki, kultury i ludzkiego związku. Gdy Matthias zagłębia się w świat rekomendacji Netflix, natrafia na zestaw kolorowych postaci, z których każda ma inną perspektywę na społeczne oddziaływanie tych algorytmów. Jest idealistyczny koder, który wierzy, że AI może nas uratować przed sobą; sceptyczny krytyk nieufny wobec kultury homogenizacji; i savvy marketer, który widzi potencjał niekończącego się wzrostu i zysku.
''
Çok uzak olmayan bir gelecekte, dünya eğlence, eğitim ve hatta sevgi konusundaki seçimlerimizi yönlendirmek için algoritmik öneri sistemlerine giderek daha fazla bağımlı hale geldi. Netflix'in öncülüğünü yaptığı bu sistemler, benzersiz zevklerimize ve tercihlerimize göre kişiselleştirilmiş içerikler sunmayı vaat ediyor. Ancak bu dijital manzaranın derinliklerine daldıkça, gerçekten neyin önemli olduğunu gözden kaçırdık mı? Kolaylık ve aşinalık için özerkliğimizi ve çeşitliliğimizi feda ettik mi? Hayatımızı yöneten algoritmaların ardındaki gerçeği ortaya çıkarmaya kararlı genç ve hırslı bir araştırmacı olan Matthias Frey'e girin. Detaylara meraklı bir gözle ve insan durumunu anlama tutkusuyla, Netflix'in tavsiye motorunun iç işleyişini incelemek üzere - akış devinin başarısının atan kalbi. Ortaya çıkardığı şey hem büyüleyici hem de rahatsız edici: Sanat, kültür ve insan bağlantısı hakkındaki en temel varsayımlarımıza meydan okuyan karmaşık bir veri odaklı karar verme ağı. Matthias, Netflix Önerileri dünyasına girerken, her biri bu algoritmaların toplumsal etkisine farklı bir bakış açısına sahip bir dizi renkli karakterle karşılaşıyor. AI'nın bizi kendimizden kurtarabileceğine inanan idealist bir kodlayıcı var; Kültürü homojenleştirmekten çekinen şüpheci bir eleştirmen; Ve sonsuz büyüme ve kâr potansiyelini gören anlayışlı bir pazarlamacı.
في المستقبل غير البعيد، أصبح العالم يعتمد بشكل متزايد على أنظمة التوصيات الخوارزمية لتوجيه خياراتنا في الترفيه والتعليم وحتى الحب. تعد هذه الأنظمة، التي ابتكرتها أمثال Netflix، بتقديم محتوى مخصص مصمم خصيصًا لأذواقنا وتفضيلاتنا الفريدة. ولكن بينما نغوص بشكل أعمق في هذا المشهد الرقمي، هل فقدنا رؤية ما يهم حقًا ؟ هل ضحينا باستقلاليتنا وتنوعنا من أجل الراحة والألفة ؟ أدخل ماتياس فراي، الباحث الشاب والطموح المصمم على الكشف عن الحقيقة وراء الخوارزميات التي تحكم حياتنا. مع الاهتمام الشديد بالتفاصيل والشغف بفهم الحالة البشرية، فهو على وشك فحص الأعمال الداخلية لمحرك توصية Netflix - القلب النابض لنجاح عملاق البث. ما يكشف عنه رائع ومقلق: شبكة معقدة من صنع القرار القائم على البيانات تتحدى افتراضاتنا الأساسية حول الفن والثقافة والتواصل البشري. بينما يتعمق ماتياس في عالم توصيات Netflix، يصادف مجموعة من الشخصيات الملونة، لكل منها منظور مختلف حول التأثير المجتمعي لهذه الخوارزميات. هناك مبرمج مثالي يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينقذنا من أنفسنا ؛ وناقد متشكك يحذر من تجانس الثقافة ؛ ومسوق ذكي يرى إمكانية تحقيق نمو وربح لا نهاية لهما.
在不久的將來,世界越來越依賴算法推薦系統來指導我們在娛樂,教育甚至愛情領域的選擇。這些系統最初由Netflix等公司開發,有望根據我們的獨特口味和喜好提供個性化內容。但隨著我們深入到這個數字景觀,我們是否忽視了真正重要的東西?我們是否為了方便和追悼而犧牲了我們的自主權和多樣性?進入Matthias Frey,一位輕而雄心勃勃的研究人員,他決定揭示驅動我們生活的算法背後的真相。憑借對細節的關註和對理解人類狀況的熱情,他將探索Netflix推薦引擎的內部運作--這家流媒體巨頭的成功之心。他發現的同時令人著迷和焦慮:一個復雜的數據驅動的決策網絡,不符合我們對藝術、文化和人類聯系的最基本假設。隨著Matthias深入Netflix Recommendations的世界,他面臨著一系列豐富多彩的角色,每個角色都有自己對這些算法對社會影響的看法。有一個理想主義的編碼器,他認為AI可以使我們脫離我們自己。持懷疑態度的批評家擔心文化同質化;以及一位精明的營銷人員,他看到了無限增長和獲利的潛力。

You may also be interested in:

Netflix Recommends: Algorithms, Film Choice, and the History of Taste
A travers ma fenetre - Le roman a l|origine du film Netflix (Films and Series) (French Edition)
Netflix and Chill
FERNSEHEN - NETFLIX - YOUTUBE
FILM NOIR: 1941 to 1959: Classic Films in the Public Domain.: A Treasure Trove of 60 Film Titles from the Classic Era of Film Noir.
Серия "Хиты Netflix" в 3 книгах
Серия "Хиты Netflix" в 3 книгах
Essential Algorithms A Practical Approach to Computer Algorithms Using Python and C#, 2nd Edition
Evolutionary Data Clustering: Algorithms and Applications (Algorithms for Intelligent Systems)
Grokking Algorithms In Python Master Algorithms, Simplify Problem-Solving
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms: A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in JavaScript
Graphic Go Algorithms Graphically learn data structures and algorithms better than before
Graph Algorithms the Fun Way Powerful Algorithms Decoded, Not Oversimplified
Algorithms Illuminated (Part 3) Greedy Algorithms and Dynamic Programming
Никаких правил уникальная культура Netflix
40 Algorithms Every Data Scientist Should Know Navigating through essential AI and ML algorithms
40 Algorithms Every Data Scientist Should Know Navigating through essential AI and ML algorithms
Netflix. Инсайдерская история компании, завоевавшей мир
German Crime Dramas from Network Television to Netflix
That will never work. История создания Netflix, рассказанная её основателем
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in javascript (Final)
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in javascript (Final)
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in javascript (Early Release)
Absolute Beginner|s Guide to Algorithms A Practical Introduction to Data Structures and Algorithms in javascript (Early Release)
Los crimenes de la academia. Proximamente una pelicula de Netflix.
Создавая инновации. Креативные методы от Netflix, Amazon и Google
Algorithms Illuminated Part 4 Algorithms for NP-Hard
Algorithms Advanced Data Structures for Algorithms
Algorithms in Java - Part 5, Graph Algorithms
Rachel|s Choice: An Interracial Cuckold Tale (Joyce|s Choice Book 2)
Netflix at the Nexus Content, Practice, and Production in the Age of Streaming Television
Bela Balazs: Early Film Theory: Visible Man and The Spirit of Film
Deathwatch: American Film, Technology, and the End of Life (Film and Culture Series)
After Uniqueness: A History of Film and Video Art in Circulation (Film and Culture Series)
Epistolary Entanglements in Film, Media and the Visual Arts (Film Culture in Transition)
Dutch Post-war Fiction Film through a Lens of Psychoanalysis (Framing Film)
Beyond the Essay Film: Subjectivity, Textuality and Technology (Film Culture in Transition)
Unspeakable Histories: Film and the Experience of Catastrophe (Film and Culture Series)
A Grammar of the Film - An Analysis of Film Technique by Raymond Spottiswoode (2011-12-20)
Georges Didi-Huberman and Film: The Politics of the Image (Film Thinks)