Я тебя знаю: как работают алгоритмы рекомендаций
- 9 ноября 2023
- 47:39
О выпуске
Всегда ли подборки персональные? Нужно ли доверять навигаторам? Как работали первые алгоритмы рекомендаций? Что такое «проблема длинного хвоста»?
В этом выпуске сравниваем алгоритмы рекомендаций Apple и Яндекс, вспоминаем аналоговые «реки» у Netflix и провалы в формировании подборок, прощаемся с эрой эмоциональных YouTube-обложек и прогнозируем будущее рекомендаций.
Спонсор сезона — SM Lab, айти-компания в составе группы компаний «Спортмастер». Присоединяйся к команде профессионалов https://smlab.digital/
Команда:
Ведущие — Никита Северин, Николай Величкин;
Редактор — Анна Бутченко-Сорокина;
Продюсер — Александра Ярыш;
Звукорежиссёр — Николай Лозовский;
Проджект-менеджер — Екатерина Невинных.
Реклама
https://smlab.digital/
LjN8KK7tm
Слушайте на разных площадках
Похожее
Что входит в «джентльменский набор» решений для промышленного кибербеза? Чем отличается кибербезопасность от киберустойчивости? Уместны ли ML-решения в промышленной ИБ сегодня, и появится ли в центре каждого завода скайнет, который всех защитит? На эти вопросы ответит наш сегодняшний гость —…
В этом выпуске вы узнаете, как стать пикчером. Сможете ли вы после нескольких лет работы смеяться над мемами? И как на самом деле создаются смешные пикчи? Этот выпуск вышел при поддержке Kwork.ru. - https://kwork.ru/?ref=6069009
Рассказываем, как появились первые коммерческие помещения. Что обязательно должно быть в любом торговом центре. Правда ли, что торговые площади делают жилые районы уютнее. Почему строить отдельные районы только для офисных помещений оказалось плохой идеей. И как относиться к обилию торговых…
Какие тренды в области веб-сервисов для бизнеса будут актуальны на ближайшие годы? Как обеспечивается безопасность данных пользователей в веб-сервисах? Существуют ли технические трудности распространения экосистем на соседние страны? Как блокировка сервисов сказывается на продуктах b2b? Все эти…