あなたも、一度は Netflix のおすすめ映画に当惑したことがあるでしょう。 あなたはジャッキー・チェンのカンフー映画を観たばかりですが、どういうわけか、それはあなたがスティール・マグノリアを見ることに興味があるかもしれないことを意味します。 ただし、Netflix に関してはあまり乱暴に扱わないでください。 推奨事項を作成するのは簡単ではないことがわかりましたが、 Netflixは解決策に取り組んでいますそして、それがどのように機能するのか、そしてオンラインストリーミング領域におけるNetflixの明らかな競合相手であるAmazonが中心的に関与していることにさらに興味をそそられるかもしれません。
非常に簡単に言うと、Netflix は現在、ユーザーの視聴習慣をさまざまなカテゴリ (映画かテレビ番組か) に統計的に分類することで、次に何を見たいかを計算しています。 アクションかロマンスか？ メインストリームかインディーズか？ しかし、映画ストリーマーが実際にそれができるかどうか想像してみてください。 学ぶ あなたの好みを時間の経過とともに教えてくれるので、同じ個室にいる映画ファンの (やや迷惑ではありますが、それでも役に立ちます) を模倣できるようになります。 ふふ…黒澤監督の『七人の侍』を見てから連絡してね…」
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を使用することで アマゾン ウェブ サービス （具体的には、 そのクラウドサーバー）、Netflixは、開発中の「ディープラーニング」ベースのアルゴリズムを最終的に実装したいと考えています 複雑な GPU (グラフィック プロセッシング ユニット) を構築する必要がなく、レコメンデーション プロセスに組み込まれます。 農場。
ディープラーニングは、より大きな「機械学習」分野内のサブカテゴリであり、アルゴリズムに焦点を当てた研究分野であり、次の課題に取り組むことを目的としています。 人間の脳と同じ方法でデータを選別し、結論に達するように設計されたコンピュータ システムの複雑な問題 (両方とも) 行動的に そして 構造的に。 現在、ディープラーニングの商用アプリケーションのほとんどは、強力な処理能力を備えた GPU を必要としています。GPU は非常に極端なレベルでマルチタスクを実行できます。
Netflix の理想的な最終製品は、本質的には多数のコンピューター グラフィックス チップで構成されるニューラル ネットワークです。
つまり、昨夜「マトリックス」を観たからといって、「強い女性が主役のダークで未来的なロマンチック・コメディ」というカテゴリーに押し込まれるのではなく、あなたのお母さんは、 「ラブ・アクチュアリー」で笑って、泣いて、よだれを垂らすのは8回目です。そしてあなたの弟は「ハンガー・ゲーム」の大ファンです。Netflixは間もなく、 実は 瞑想する あなたの映画の好みについて。 驚くべきことに、Netflix と Amazon は連携して、急速に進化する同社のために、より親密でインタラクティブなエクスペリエンスを作り上げています。
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