ты помнишь лесные пожары в
Калифорния в прошлом году трагедия
унес десятки жизней и стоил миллиарды
долларов в ущерб трудно забыть
хорошо, я заметил что-то довольно
тревожно в тот день, когда начались пожары
что послало меня в кроличью нору
запрос и открытие вы видите новости
о пожарах не было нигде
на мой канал Google или на любой другой
каналы новостей , которые я использую , чтобы держать меня в
Дата
но как не было этих последних новостей и
заслуживает широкого внимания я
наркоман новостей, я жил в Калифорнии для
лет, почему эта история не проколола мою
образный брандмауэр ответ
прогнозирующие алгоритмы, но выяснить,
почему это произошло не так
важно , как знать , как это произошло
дом должен пробудить чувство осознанности
во всех нас давайте посмотрим, если это звучит
знакомый на днях я работал
и слушать музыку на моем смартфоне
все песни были выбраны для меня
прогнозирующие алгоритмы, но несколько замечаний
будет играть, и я бы ударил вперед
Кнопка ах ходить, как египтянин любил это
в средней школе рядом да Макарена слушать
к этому в колледже рядом о да
вечеринка началась
Я слышал это во всех клубах
Затем было весело взять эту поездку вниз
переулок памяти, но это также сделало меня беспокойным
мои музыкальные вкусы казались ограниченными, я чувствовал
старый и скучающий, когда я вернулся домой, я вытащил
до Google, чтобы увидеть, что сказал алгоритм
происходило в мире, который я прокручивал
счастливо через новости о королевской
семейный совет столбцы мамочка стыд
истории правдивые преступления все мои вины
удовольствия позже я поднял свой
планшет парня Джо, чтобы посмотреть на его
Лента новостей мой мозг, должно быть, был
жаждущий новых и
формирование, потому что я на самом деле сидел и
читать все о Западный Техас Средний
цены на сырую военную авиацию и как
спрятаться от теплового зрения на секунду
мир казался больше и больше
интересно и если честно я люблю это
что мой онлайн мир подтверждает
все что мне нравится и что я предполагаю
правда, это заставляет меня чувствовать себя в безопасности и умным
но исследования использования интернета показывают, что
отрезаны от реальности , как , что
вызывает чувство негодования и
недовольство, когда я не понимаю точно
что я хочу или я вижу то, что я
не согласен с обычно я хорошо читаю
что бы ни говорила моя новостная страница важно
Я так ленив, а потом пожары
вспыхнул в Калифорнии у меня семья
и друзья, чьи жизни и дома были
под угрозой, но мне пришлось копать, чтобы выяснить,
что происходило в сообществе, которое я
когда-то был частью этого дня заставил меня задуматься
о том, как все это началось и как мы
появилось онлайн в информации
бункеры, как маленькие драгоценности, я мечтаю о
Джинни бутылки они изысканные
удобно и невозможно сбежать
если мы не решим сбежать первым
раз, когда я увидел силу прогнозирования
Алгоритмы Я был журналистом в Лос
Анджелес, я освещал развлечения
промышленность и маленькая компания под названием
Netflix, которая началась в 1997 году
Netflix был маленьким, даже не 5 миллионов
подписчики в этот момент в основном на
восточное и западное побережье Соединенных Штатов
Штаты и это было под угрозой
более богатые компании Blockbuster и Amazon
оба были гигантами с десятками миллионов
пользователей по всему миру, кроме Netflix
приобретал землю таким образом , что это
напуган блокбастер, и это выглядело действительно
интересно для Amazon, как поглощение
целевой Netflix не было денег это
не имел влияния, но знал
что-то о людях своих подписчиков
что им понравилось и как они себя вели и
оказывается, это
стоит больше, чем вы думаете, теперь снова в
1997 голливудским студиям не понравилось
идея выпуска фильмов на DVD
потому что они беспокоились о пиратстве
поэтому у Netflix было всего три тысячи
главным образом предварительно девятнадцать восьмидесятых фильмы , когда
он начал ставить , что в аксонометрии
Типичный блокбастер имел десять
тысячи названий и все новые выпуски
Итак, давайте подведем итоги Netflix крошечный сломался и
пытаясь построить бизнес по каталогу
из довольно ужасных фильмов, но это было
секретное оружие алгоритм сопоставления фильмов
называется Cinema Cinema взял пользовательские данные
с сайта Netflix и хрустел
через уравнения, чтобы найти корреляции
между фильмами в базе данных как то же самое
актер жанр режиссер постановка идея
должен был соответствовать, чтобы найти фильмы из этого
скудный каталог в соответствии с
подписчики, которые они должны были отслеживать
был ли кинотеатр на цели Netflix
попросил своих подписчиков оценить, сколько
им понравились фильмы, которые были
рекомендуется в масштабе от одного до пяти
звезды, и я уверен, что некоторые из вас помнят
рейтинг фильмов на Netflix в первом кинотеатре
пришлось растянуть, чтобы найти способы подключения
люди с этими фильмами каталог сделал
расти, но сначала и включены жанры
которые не были популярны в мейнстриме
Америка любит аниме Болливуда
независимые и международные фильмы, но
кинотеатры метис в микс все равно и
рекомендовал их людям , которые никогда не
видел что-нибудь подобное им и людям
абсолютно любил это
так по сути Netflix предложил нам названия
что расширило наши умы беспокоили наши
зоны комфорта и расширили наши вкусы
это чувство открытия помогло Netflix
расти на четверть процентного процента
после четверти пока все хорошо, но в 2007 году
год Netflix начала свою потоковую
Платформенный блокбастер чуть не убил его
как-то три года спустя персонаж
был банкротом и Netflix убивал его
Я хотел знать, как они это сделали
от почти смерти до
на вершине индустрии развлечений я
взял интервью у команды основателей Netflix I
написал книгу, я сделал фильм и вот
Что я выучил
Netflix обязан своим выживанием любопытству
не математика любопытство его
основатели были о людях о нас о
создавая опыт онлайн, который был
так погружения и так обширна , что мы бы
отказаться от настоящих видео магазинов и перейти к
Netflix и они возбудили любопытство
который живет в каждом из нас кино
также раскрыл некоторые довольно странные вещи
о поведении человека Netflix
Основатели обнаружили Bing путем отслеживания
люди, которые разрушили его, сняли эпизод после
эпизод классического телевидения показывает, что человек
мог бы предсказать, что кто-нибудь
быть приклеенным к их экранам Petticoat
Соединение или остров Гиллигана, который мы бы
смотреть в любое время в любом месте, даже на крошечном
экраны и на публике, что зрители все
по всему миру будет загипнотизирован
история колумбийского наркобарона и
его семья рассказала по-испански секрет
соус всегда был о соединении нас
с фильмами, которые мы любили фильмы, которые
расширит наше понимание того, как
другие люди жили, думали и любили
этот эмоциональный опыт открытия
была самая мощная сила, которую имел Netflix
чтобы мы платили за подписку
поэтому, когда мы перестали чувствовать себя хорошо о
мир, который мы находим в Интернете и почему для меня
ответ — зачем использовать
алгоритмы изменились и изменили нас
это раннее кино было виртуальным
версия этого клерка в магазине видео
парень, который провел весь день, наблюдая за
фильмы он знал тебя
он знал фильмы, которые вы уже
смотрел и любил, чтобы он мог рекомендовать
что-то интересное в тот день
когда вы не ожидали, что вещи будут
идеально вы могли бы быть удивлены
вы могли бы быть в восторге от
несовершенство вы могли бы узнать тогда
алгоритмы становились все лучше и лучше
менее веселый, как этот клерк более точный
и менее человек см в высоту
Слово персонаж Рид Хастингс держал
конкурс на улучшение алгоритма кинематографа
ученые, которые выиграли приз, учили
алгоритмы, чтобы обнаружить и назначить
очень тонкие качества гораздо точнее
чем режиссер актер и жанр на самом деле
нет реальных человеческих слов для
описать качества, которые определяют
будешь ли ты и этот фильм
соответствовать нашему мозгу, видимо, не может
понять этот алгоритмический анализ
наши модели поведения прогнозирующие
Алгоритмы теперь везде, где они есть
используется в больницах, чтобы определить, сколько
люди появятся в отделении неотложной помощи
в данный день банки используют их для
определить, кто какой из их кредитной карты
пользователи могут по умолчанию, они говорят закон
принуждение которых люди приходят в
страна может быть угрозой безопасности и тому
Страшно то, что мы даже не вопрос
эти предположения больше мы просто предполагаем
что так как алгоритмы нет, мы не будем
как конец, но на самом деле нет
причина пойти на неприятности смотреть
фильм фокус сместился с
удивлять и радовать людей
обслуживая их версии одного и того же
опыт снова и снова, и мы позволяем этому
случаться
когда я нажимаю на истории о королевской
семья и дорогая Эбби вместо того, чтобы искать
из новостей и точек зрения, которые мне нужны
знаю, но не хочу иметь дело с
алгоритмы замечают, и они добавляют кирпич
на мой информационный бункер, когда я смотрел
десятки видео, которые поддерживают мой уклон
по отношению к чему политическому кандидату в
музыкальный жанр я помогаю закону себя
странным образом алгоритмы защищают
нам от того, что они прогнозируют наш негатив
опыт или информация, которая кажется
слишком далеко от наших интересов
проблема в том, чтобы быть человеком, чтобы быть
непредсказуемый любопытный иконоборец каждый
один из нас, независимо от того, насколько узка наша жизнь
наш круг друзей таким образом
ученые в AT & T Шеннон
лаборатория тех, кто выиграл Netflix
приз рассказал мне интересную историю, которую они
собирались выиграть приз
после многих лет жесткой конкуренции, но
был один фильм, который все портил
их уровень точности это было
независимый фильм о средней школе
Несоответствие в Индиане, что фильм назывался
Наполеон Динамит сейчас много людей
смотрел Наполеон Динамит на Netflix
миллионы людей оценили его и большинство
страстно любил это или просто ненавидел это
самое смешное, ребята из AT & T сказали мне
это было почти невозможно для
алгоритмы, чтобы предсказать, как кто-то будет
Оцените это был только один из тех,
неисчислимые человеческие тайны, чтобы они
сказал алгоритм перестать рекомендовать
это думать обо всех тех людях, которые будут
никогда не знаешь, что такое прогресс
сказал философ Джон Стюарт Милль
приходит от контакта людей
с людьми, не похожими на себя
с способами мышления и действия в отличие от
те, с которыми они знакомы и
по этой мере мы в возрасте
Алгоритмы застряли в колее высадили
в наших бункерах каждый наш опыт
очень похоже на Наполеона Динамита вы могли бы
люблю это, вы можете ненавидеть это
невозможно предсказать, но если мы этого не сделаем
тянуться к вещам, которые пугают или
бросить вызов или мистифицировать нас, мы пропускаем
неописуемая сказочная и
действительно ужасно
все, что вы найдете этот фильм один
ты не должен любить смотреть это
пока кредиты не свернуть и сделать свой
собственный разум пять звезд
или одна звезда, которую вы решаете большое спасибо
много
[Аплодисменты]
Калифорния в прошлом году трагедия
унес десятки жизней и стоил миллиарды
долларов в ущерб трудно забыть
хорошо, я заметил что-то довольно
тревожно в тот день, когда начались пожары
что послало меня в кроличью нору
запрос и открытие вы видите новости
о пожарах не было нигде
на мой канал Google или на любой другой
каналы новостей , которые я использую , чтобы держать меня в
Дата
но как не было этих последних новостей и
заслуживает широкого внимания я
наркоман новостей, я жил в Калифорнии для
лет, почему эта история не проколола мою
образный брандмауэр ответ
прогнозирующие алгоритмы, но выяснить,
почему это произошло не так
важно , как знать , как это произошло
дом должен пробудить чувство осознанности
во всех нас давайте посмотрим, если это звучит
знакомый на днях я работал
и слушать музыку на моем смартфоне
все песни были выбраны для меня
прогнозирующие алгоритмы, но несколько замечаний
будет играть, и я бы ударил вперед
Кнопка ах ходить, как египтянин любил это
в средней школе рядом да Макарена слушать
к этому в колледже рядом о да
вечеринка началась
Я слышал это во всех клубах
Затем было весело взять эту поездку вниз
переулок памяти, но это также сделало меня беспокойным
мои музыкальные вкусы казались ограниченными, я чувствовал
старый и скучающий, когда я вернулся домой, я вытащил
до Google, чтобы увидеть, что сказал алгоритм
происходило в мире, который я прокручивал
счастливо через новости о королевской
семейный совет столбцы мамочка стыд
истории правдивые преступления все мои вины
удовольствия позже я поднял свой
планшет парня Джо, чтобы посмотреть на его
Лента новостей мой мозг, должно быть, был
жаждущий новых и
формирование, потому что я на самом деле сидел и
читать все о Западный Техас Средний
цены на сырую военную авиацию и как
спрятаться от теплового зрения на секунду
мир казался больше и больше
интересно и если честно я люблю это
что мой онлайн мир подтверждает
все что мне нравится и что я предполагаю
правда, это заставляет меня чувствовать себя в безопасности и умным
но исследования использования интернета показывают, что
отрезаны от реальности , как , что
вызывает чувство негодования и
недовольство, когда я не понимаю точно
что я хочу или я вижу то, что я
не согласен с обычно я хорошо читаю
что бы ни говорила моя новостная страница важно
Я так ленив, а потом пожары
вспыхнул в Калифорнии у меня семья
и друзья, чьи жизни и дома были
под угрозой, но мне пришлось копать, чтобы выяснить,
что происходило в сообществе, которое я
когда-то был частью этого дня заставил меня задуматься
о том, как все это началось и как мы
появилось онлайн в информации
бункеры, как маленькие драгоценности, я мечтаю о
Джинни бутылки они изысканные
удобно и невозможно сбежать
если мы не решим сбежать первым
раз, когда я увидел силу прогнозирования
Алгоритмы Я был журналистом в Лос
Анджелес, я освещал развлечения
промышленность и маленькая компания под названием
Netflix, которая началась в 1997 году
Netflix был маленьким, даже не 5 миллионов
подписчики в этот момент в основном на
восточное и западное побережье Соединенных Штатов
Штаты и это было под угрозой
более богатые компании Blockbuster и Amazon
оба были гигантами с десятками миллионов
пользователей по всему миру, кроме Netflix
приобретал землю таким образом , что это
напуган блокбастер, и это выглядело действительно
интересно для Amazon, как поглощение
целевой Netflix не было денег это
не имел влияния, но знал
что-то о людях своих подписчиков
что им понравилось и как они себя вели и
оказывается, это
стоит больше, чем вы думаете, теперь снова в
1997 голливудским студиям не понравилось
идея выпуска фильмов на DVD
потому что они беспокоились о пиратстве
поэтому у Netflix было всего три тысячи
главным образом предварительно девятнадцать восьмидесятых фильмы , когда
он начал ставить , что в аксонометрии
Типичный блокбастер имел десять
тысячи названий и все новые выпуски
Итак, давайте подведем итоги Netflix крошечный сломался и
пытаясь построить бизнес по каталогу
из довольно ужасных фильмов, но это было
секретное оружие алгоритм сопоставления фильмов
называется Cinema Cinema взял пользовательские данные
с сайта Netflix и хрустел
через уравнения, чтобы найти корреляции
между фильмами в базе данных как то же самое
актер жанр режиссер постановка идея
должен был соответствовать, чтобы найти фильмы из этого
скудный каталог в соответствии с
подписчики, которые они должны были отслеживать
был ли кинотеатр на цели Netflix
попросил своих подписчиков оценить, сколько
им понравились фильмы, которые были
рекомендуется в масштабе от одного до пяти
звезды, и я уверен, что некоторые из вас помнят
рейтинг фильмов на Netflix в первом кинотеатре
пришлось растянуть, чтобы найти способы подключения
люди с этими фильмами каталог сделал
расти, но сначала и включены жанры
которые не были популярны в мейнстриме
Америка любит аниме Болливуда
независимые и международные фильмы, но
кинотеатры метис в микс все равно и
рекомендовал их людям , которые никогда не
видел что-нибудь подобное им и людям
абсолютно любил это
так по сути Netflix предложил нам названия
что расширило наши умы беспокоили наши
зоны комфорта и расширили наши вкусы
это чувство открытия помогло Netflix
расти на четверть процентного процента
после четверти пока все хорошо, но в 2007 году
год Netflix начала свою потоковую
Платформенный блокбастер чуть не убил его
как-то три года спустя персонаж
был банкротом и Netflix убивал его
Я хотел знать, как они это сделали
от почти смерти до
на вершине индустрии развлечений я
взял интервью у команды основателей Netflix I
написал книгу, я сделал фильм и вот
Что я выучил
Netflix обязан своим выживанием любопытству
не математика любопытство его
основатели были о людях о нас о
создавая опыт онлайн, который был
так погружения и так обширна , что мы бы
отказаться от настоящих видео магазинов и перейти к
Netflix и они возбудили любопытство
который живет в каждом из нас кино
также раскрыл некоторые довольно странные вещи
о поведении человека Netflix
Основатели обнаружили Bing путем отслеживания
люди, которые разрушили его, сняли эпизод после
эпизод классического телевидения показывает, что человек
мог бы предсказать, что кто-нибудь
быть приклеенным к их экранам Petticoat
Соединение или остров Гиллигана, который мы бы
смотреть в любое время в любом месте, даже на крошечном
экраны и на публике, что зрители все
по всему миру будет загипнотизирован
история колумбийского наркобарона и
его семья рассказала по-испански секрет
соус всегда был о соединении нас
с фильмами, которые мы любили фильмы, которые
расширит наше понимание того, как
другие люди жили, думали и любили
этот эмоциональный опыт открытия
была самая мощная сила, которую имел Netflix
чтобы мы платили за подписку
поэтому, когда мы перестали чувствовать себя хорошо о
мир, который мы находим в Интернете и почему для меня
ответ — зачем использовать
алгоритмы изменились и изменили нас
это раннее кино было виртуальным
версия этого клерка в магазине видео
парень, который провел весь день, наблюдая за
фильмы он знал тебя
он знал фильмы, которые вы уже
смотрел и любил, чтобы он мог рекомендовать
что-то интересное в тот день
когда вы не ожидали, что вещи будут
идеально вы могли бы быть удивлены
вы могли бы быть в восторге от
несовершенство вы могли бы узнать тогда
алгоритмы становились все лучше и лучше
менее веселый, как этот клерк более точный
и менее человек см в высоту
Слово персонаж Рид Хастингс держал
конкурс на улучшение алгоритма кинематографа
ученые, которые выиграли приз, учили
алгоритмы, чтобы обнаружить и назначить
очень тонкие качества гораздо точнее
чем режиссер актер и жанр на самом деле
нет реальных человеческих слов для
описать качества, которые определяют
будешь ли ты и этот фильм
соответствовать нашему мозгу, видимо, не может
понять этот алгоритмический анализ
наши модели поведения прогнозирующие
Алгоритмы теперь везде, где они есть
используется в больницах, чтобы определить, сколько
люди появятся в отделении неотложной помощи
в данный день банки используют их для
определить, кто какой из их кредитной карты
пользователи могут по умолчанию, они говорят закон
принуждение которых люди приходят в
страна может быть угрозой безопасности и тому
Страшно то, что мы даже не вопрос
эти предположения больше мы просто предполагаем
что так как алгоритмы нет, мы не будем
как конец, но на самом деле нет
причина пойти на неприятности смотреть
фильм фокус сместился с
удивлять и радовать людей
обслуживая их версии одного и того же
опыт снова и снова, и мы позволяем этому
случаться
когда я нажимаю на истории о королевской
семья и дорогая Эбби вместо того, чтобы искать
из новостей и точек зрения, которые мне нужны
знаю, но не хочу иметь дело с
алгоритмы замечают, и они добавляют кирпич
на мой информационный бункер, когда я смотрел
десятки видео, которые поддерживают мой уклон
по отношению к чему политическому кандидату в
музыкальный жанр я помогаю закону себя
странным образом алгоритмы защищают
нам от того, что они прогнозируют наш негатив
опыт или информация, которая кажется
слишком далеко от наших интересов
проблема в том, чтобы быть человеком, чтобы быть
непредсказуемый любопытный иконоборец каждый
один из нас, независимо от того, насколько узка наша жизнь
наш круг друзей таким образом
ученые в AT & T Шеннон
лаборатория тех, кто выиграл Netflix
приз рассказал мне интересную историю, которую они
собирались выиграть приз
после многих лет жесткой конкуренции, но
был один фильм, который все портил
их уровень точности это было
независимый фильм о средней школе
Несоответствие в Индиане, что фильм назывался
Наполеон Динамит сейчас много людей
смотрел Наполеон Динамит на Netflix
миллионы людей оценили его и большинство
страстно любил это или просто ненавидел это
самое смешное, ребята из AT & T сказали мне
это было почти невозможно для
алгоритмы, чтобы предсказать, как кто-то будет
Оцените это был только один из тех,
неисчислимые человеческие тайны, чтобы они
сказал алгоритм перестать рекомендовать
это думать обо всех тех людях, которые будут
никогда не знаешь, что такое прогресс
сказал философ Джон Стюарт Милль
приходит от контакта людей
с людьми, не похожими на себя
с способами мышления и действия в отличие от
те, с которыми они знакомы и
по этой мере мы в возрасте
Алгоритмы застряли в колее высадили
в наших бункерах каждый наш опыт
очень похоже на Наполеона Динамита вы могли бы
люблю это, вы можете ненавидеть это
невозможно предсказать, но если мы этого не сделаем
тянуться к вещам, которые пугают или
бросить вызов или мистифицировать нас, мы пропускаем
неописуемая сказочная и
действительно ужасно
все, что вы найдете этот фильм один
ты не должен любить смотреть это
пока кредиты не свернуть и сделать свой
собственный разум пять звезд
или одна звезда, которую вы решаете большое спасибо
много
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment