Публикации по теме 'netflix'
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
NETFLIX / ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
🧐 Netflix анализирует данные, чтобы повысить удобство работы пользователей!
У Netflix более 183 миллионов подписчиков , и эти цифры постоянно растут.
Несмотря на то, что в последние годы Netflix предпринял несколько смелых и противоречивых шагов, таких как решение о полной блокировке VPN в 2016 году и резко противодействующем увеличении призов в том же году, - таким..
Metaflow от Netflix - хорошее, плохое и уродливое
В декабре 2019 года Netflix предоставит открытый исходный код metaflow - фреймворк для написания ориентированной на человека инфраструктуры машинного обучения для Python. Цель состоит в том, чтобы абстрагироваться от управленческой и инженерной стороны моделирования машинного обучения и позволить специалисту по данным (который, возможно, не слишком хорош в DevOps и передовых методах кодирования) сосредоточиться на Data Science. Он широко используется командой специалистов по анализу..
Непредвиденная ошибка Netflix
Netflix — одно из самых популярных приложений для фильмов и сериалов, которые люди смотрят по всему миру. Использование этого приложения — довольно простая задача, что делает его одним из фаворитов людей. От него не ожидаются ошибки, но в некоторых случаях могут возникнуть проблемы, с которыми вам, возможно, придется столкнуться при его использовании. Одной из них является непредвиденная ошибка Netflix, но ее можно легко решить, если вы знаете об этом. В этой статье мы собираемся..
Пример использования JavaScript
Что такое JavaScript?
JavaScript - это текстовый язык программирования, используемый как на стороне клиента, так и на стороне сервера, который позволяет делать веб-страницы интерактивными. Если HTML и CSS - это языки, которые придают структуру и стиль веб-страницам, JavaScript предоставляет веб-страницам интерактивные элементы, которые привлекают пользователя. Распространенные примеры JavaScript, которые вы можете использовать каждый день, включают окно поиска на Amazon, видео с..
Разгадка волшебства алгоритма рекомендаций Netflix
Введение:
Вы когда-нибудь задумывались, почему Netflix всегда рекомендует вам идеальные шоу и фильмы? Секрет заключается в его мощном алгоритме рекомендаций, который использует машинное обучение и анализ данных для предоставления персонализированных предложений по контенту. В этом посте мы углубимся во внутреннюю работу алгоритма Netflix, раскрывая магию, которая держит вас приклеенными к экрану.
Понимание алгоритма рекомендации Netflix:
По своей сути алгоритм Netflix предназначен..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..