Cómo utiliza Siri la Inteligencia Artificial
Netflix tiene capacidades limitadas en el área de la inteligencia artificial El estudio de los datos de los consumidores no es una ciencia que pueda realizarse con precisión. La enorme base de datos de Netflix y sus sofisticadas herramientas informáticas están limitadas en sus capacidades, ya que pueden ser incapaces de predecir las preferencias de ciertas personas, ya que sólo existen en sus mentes. Además, el algoritmo de recomendación de Netflix también funciona según el principio de la suposición. Netflix cree que los usuarios que suelen ver los mismos programas tendrán gustos similares. Así, las recomendaciones se dan más a menudo sobre la base de un análisis de un grupo de personas que de preferencias individualizadas. ConclusiónCuando se trata de utilizar la IA, la ciencia de los datos y el aprendizaje automático de la “manera correcta”, Netflix ha hecho un trabajo excepcional. La empresa ha adoptado una estrategia basada en el producto que prioriza las necesidades del negocio en primer lugar, seguidas de las soluciones de IA, y no al revés. La IA tiene el potencial de realizar cosas increíbles cuando se utiliza de forma eficaz. La IA de Netflix, en términos de suscripciones, así como los usuarios, en cuanto a la satisfacción general, se benefician de las soluciones de Inteligencia Artificial que personalizan la experiencia de los clientes.
Sistema de recomendación de Netflix aprendizaje automático
Netflix tiene capacidades limitadas en el área de la inteligencia artificial El estudio de los datos de los consumidores no es una ciencia que pueda realizarse con precisión. La enorme base de datos y las sofisticadas herramientas informáticas de Netflix tienen capacidades limitadas, ya que pueden ser incapaces de predecir las preferencias de ciertas personas, ya que sólo existen en sus mentes. Además, el algoritmo de recomendación de Netflix también funciona según el principio de la suposición. Netflix cree que los usuarios que suelen ver los mismos programas tendrán gustos similares. Así, las recomendaciones se dan más a menudo sobre la base de un análisis de un grupo de personas que de preferencias individualizadas. ConclusiónCuando se trata de utilizar la IA, la ciencia de los datos y el aprendizaje automático de la “manera correcta”, Netflix ha hecho un trabajo excepcional. La empresa ha adoptado una estrategia basada en el producto que prioriza las necesidades del negocio en primer lugar, seguidas de las soluciones de IA, y no al revés. La IA tiene el potencial de realizar cosas increíbles cuando se utiliza de forma eficaz. La IA de Netflix, en términos de suscripciones, así como los usuarios, en cuanto a la satisfacción general, se benefician de las soluciones de Inteligencia Artificial que personalizan la experiencia de los clientes.
Qué es la inteligencia artificial
Netflix es un negocio de enorme éxito en este momento, ya que la mayor parte del mundo está luchando contra los bloqueos para ver programas en Netflix. La compañía ha sumado una cantidad masiva de suscriptores, y ahora son alrededor de 195 millones en todo el mundo, y han puesto la IA y los datos en el centro de su estrategia de negocio.
Así que todo lo que saben doblemente es impulsado por los datos y por los conocimientos. La primera área en la que utilizan los datos es para entendernos mejor como consumidores, de modo que puedan comprender exactamente lo que estamos viendo, lo que estamos viendo y lo que nos estamos saltando.
Netflix destaca realmente en el nicho de la transmisión de vídeo y tiene acceso a un tesoro de datos de clientes. Esto les da una gran ventaja en el mercado, porque muchos proveedores de contenidos no tienen la misma capacidad porque son tan grandes, tienen enormes volúmenes de datos, y su comprensión de nosotros como consumidores es cada vez más granular.
Así que recientemente lo han hecho. Por ejemplo, se fijaron en las películas de terror, y pensaron que si uno ve el 70% de una película, y de repente deja de verla al final de la misma. Esto probablemente indica que es casi demasiado aterradora para que la termines, y por eso publican las 10 películas más aterradoras que nos dan demasiado miedo para terminarlas. En la cima de esa lista estaban Cabin Fever y Carnage Parkas. Estas son películas que en realidad no podemos terminar, por lo que esto es dar toda esta fecha como darles un granular dentro de los clientes.
Netflix nlp
En abril de 2017, se retiró el sistema de clasificación por estrellas en favor de los botones de pulgares hacia arriba y pulgares hacia abajo[1]. En abril de 2022, se añadió un botón de “dos pulgares hacia arriba” para permitir a los usuarios recomendar una mayor aprobación del contenido[2].
Los primeros discos DVD enviados a los clientes a través del correo de EE.UU. fueron criticados a menudo por estar rayados y no ser totalmente reproducibles. La popularidad de Netflix aumentó drásticamente con la adición del streaming a través de una cola online. Esto hizo que la mayoría de los usuarios de Netflix transmitieran de forma fiable películas y programas de televisión en lugar de recibir discos físicos por correo.
El streaming comenzó en 2007, utilizando exclusivamente tecnologías y códecs de Microsoft, como VC-1 para el vídeo y Windows Media Audio (WMA) para el audio. La rápida expansión y diversificación de los dispositivos con capacidad para Netflix hizo necesaria la codificación en muchos formatos diferentes, como H.264 (AVC), VC-1, H.263 y H.265 (HEVC) para el vídeo, y Dolby Digital, Dolby Digital Plus, Advanced Audio Coding (AAC) y Ogg Vorbis para el audio[3]. Según Netflix, el gran número de combinaciones de códecs y tasas de bits puede significar tener que codificar el mismo título de 120 maneras diferentes para entregarlo a todas las plataformas de streaming[4] A partir de 2016[actualización], el formato de codificación de vídeo más común de Netflix es el Advanced Video Coding (AVC) basado en la transformada de coseno discreto (DCT), también conocido como el formato H.264 ya que es el formato más ampliamente soportado en los navegadores web, televisores, dispositivos móviles y otros dispositivos de consumo[5].