誰もが利用したことがあるNetflix（ネットフリックス）。その裏でのデータ利活用の歴史は実は深い！？どのようにネットフリックスが映画やドラマの配信の覇者になったのかの歴史を紐解きます。りょっちが喋りすぎたせいで後編に続きます。番組の感想や、質問はTwitterハッシュタグ「⁠⁠⁠⁠⁠#となりの分析屋⁠⁠⁠⁠⁠」もしくは、以下おたよりフォームからお寄せください！ ⁠https://forms.gle/1Qq3cfqYgVXgs5Qr6⁠ ========================= ▼りょっち Spotify独占配信Podcast「⁠⁠⁠⁠⁠佐々木亮の宇宙ばなし⁠⁠⁠⁠⁠」はこちら！ X (⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@_ryo_sasaki⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠) Instagram (⁠@ryo_astro⁠⁠⁠⁠⁠) ▼たっちゃん X (⁠⁠⁠⁠⁠@⁠⁠⁠⁠⁠tatsuki_2022⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠) ========================= ▼要約 by ⁠⁠⁠⁠⁠⁠Summary fm⁠⁠⁠⁠⁠⁠ このポッドキャストでは、Netflixの推薦システムの歴史とその進化について話されています。最初の推薦システムでは、映画のタイトルやジャンル、出演者などを基に関連する映画を紹介する方法が使われていました。しかし、ユーザーの好みや評価の幅を考慮する必要があり、次の段階ではユーザーが実際に見た作品や評価を加えた推薦システムが開発されました。また、Netflixはこの推薦システムの精度を高めるためにコンペティションを開催し、新しい技術の発見に取り組んでいます。このポッドキャストは、Netflixがテクノロジー企業として有名であることや、推薦システムの進化に興味のある人にとって興味深い内容です。聞きやすく楽しい雰囲気のポッドキャストなので、最後まで聞く価値があります。Netflixの魅力やデータ活用に興味がある方は、ぜひこのエピソードを聞いてみてください。 ========================= Youtubuチャンネル「となりのデータ分析屋さん」も公開中 https://www.youtube.com/@tonari-no-data web3 x データサイエンスメディア「⁠⁠⁠⁠⁠⁠Fungible Analyst⁠⁠⁠⁠⁠⁠」はこちら！ ⁠⁠⁠http://fungibleanalyst.com/

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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