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
68673

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.
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.
''
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.

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
Grokking Algorithms In Python Master Algorithms, Simplify Problem-Solving
Evolutionary Data Clustering: Algorithms and Applications (Algorithms for Intelligent Systems)
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
That will never work. История создания Netflix, рассказанная её основателем
Netflix. Инсайдерская история компании, завоевавшей мир
German Crime Dramas from Network Television to Netflix
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 Advanced Data Structures for Algorithms
Algorithms Illuminated Part 4 Algorithms for NP-Hard
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
Dutch Post-war Fiction Film through a Lens of Psychoanalysis (Framing Film)
Epistolary Entanglements in Film, Media and the Visual Arts (Film Culture in Transition)
Bela Balazs: Early Film Theory: Visible Man and The Spirit of Film
After Uniqueness: A History of Film and Video Art in Circulation (Film and Culture Series)
Deathwatch: American Film, Technology, and the End of Life (Film and Culture Series)
Beyond the Essay Film: Subjectivity, Textuality and Technology (Film Culture in Transition)
A Grammar of the Film - An Analysis of Film Technique by Raymond Spottiswoode (2011-12-20)
Hands on Film: Actants, Aesthetics, Affects (Film Culture in Transition)
Unspeakable Histories: Film and the Experience of Catastrophe (Film and Culture Series)