Bekijk de bijlage waarin Datacouncil de diepere betekenis van machine learning en AI uitlegt voor streamingdienst Netflix. Gedurende vele jaren is het voornaamste doel van het gepersonaliseerde aanbevelingssysteem van Netflix geweest om op het juiste moment de juiste titels aan elk van onze leden te presenteren. Maar het werk van aanbevelingen houdt daar niet op. De startpagina zou in staat moeten zijn om aan het lid voldoende bewijs te leveren waarom dit een goede titel voor haar is, vooral voor programma’s waarvan het lid nog nooit heeft gehoord.
Een manier om dit uitdaging aan te pakken, is door de manier waarop we de titels op ons platform weergeven, te personaliseren. Onze engine voor personalisatie van afbeeldingen wordt aangedreven door online leren en contextuele bandits. Net als veel andere machine learning-algoritmes van Netflix begon het als een prototype en moest het worden omgezet in betrouwbare productietaken, uitgerust met monitoring, waarschuwingen, modelcontrole, hertraining, detectie van verouderde modellen, systeemveerkracht en meer.
We zullen bespreken hoe we bij Netflix de benadering hanteren om machine learning-systemen gereed te maken voor productie, en hoe we onze engine voor personalisatie van kunstwerken hebben geschaald om betrouwbaar meer dan 20 miljoen gepersonaliseerde afbeeldingsverzoeken per seconde te verwerken.
De virtualisatie van producten heeft inmiddels ook de klantreis en vooral de klantbeleving bereikt. De mix van MR en AI zijn daarbij vitaal om de klantbeleving tot op extreme hoogte ter brengen.
Voorbeelden van mix van AI, AR en VR (voor nog betere klantbeleving):
An evil Wolf in Florest, colorfully fantasy concept art, 32k resolution, Best Quality, Masterpiece, natural light, insanely detailed, 8k resolution, fantasy art, detailed painting, hyper realism, photorealistic, carguilar, beautiful detailed intricate, insanely detailed, natural skin, soft impressionist perfect composition, award-winning photograph.
Rambo, starlight face, digital illustration, comic style, stunning background, approaching perfection, dynamic, highly detailed, art station, concept art, smooth, sharp focus, illustration, art by Carne Griffiths and Wadim Kashin, trending on art station, sharp focus, studio photo, intricate details, highly detailed, 8k resolution
Anime. Right after winter snow, a lovely couple dating in a pavilion next to a pond in a Japanese garden, wet, mist, water dripping from leaves into pond, god ray, vivid rich bright and vibrant color, deep shadow, breeze, by Makoto ShiKai, Makoto Niitsu, intricate details, cinematic shot, perfect composition, focus on the couple, realistic but stylish,
The H.R. Gieger art style features futuristic, photorealistic landscapes and structures with sharp focus and attention to detail. Elements like smoke, rain, artillery, sparks, and electronics are incorporated into the art. These pieces often have high resolution, such as 4K or 8K, and use advanced rendering techniques such as octane render and dynamic lighting to create a hyperrealistic look.
Tips om een prompt samen te stellen en bewerken in deze video:
Naast de analyse en voorspellingen die door middel van programmeertalen, zoals SQL en Python met grote database-systemen uitgevoerd kunnen worden op grote datasets, zijn er ook no-code platformen. Obviously AI is zo een platform zonder code, net als Numerous.ai en Gooddata.com, dat u in staat is om met behulp van AI de omzet en zakelijke resultaten te voorspellen. Organisaties kunnen hun toeleveringsketen aanpassen en op maat gemaakte marketingstrategieën creëren met behulp van zakelijke prognosedata. Gebruik eventueel een export uit uw CRM-database (of verkoopsysteem) in .csv-bestand als dataset. U kunt ook een voorbeelddataset van omvang gebruik van platform kaggle.com. Datasets van omvang kunnen niet zomaar met ChatGPT geanalyseerd worden. We moeten opschalen naar meer BI-power zoals al met AI-toepassingen (in de cloud) die grote datasets (zonder code) kunnen analyseren: