Netflix 算法是如何工作的？
人工智能 越来越多地出现在我们的日常生活中。我们的手机执行解锁的面部识别就是一个明显的例子。然而，人工智能可以很好地了解我们，以至于它可以推荐我们喜欢的电影和电视剧，例如在最著名的流媒体平台（如 Netflix）上。他们通过收集我们生成的数据来做到这一点 使用所述平台并基于与我们类似的配置文件。
在其他流媒体平台（包括视频和音乐）（例如 Spotify）中也可以看到 Netflix 使用的相同功能。您使用系统的次数越多，建议就越合适和准确。
NETFLIX 算法收集哪些数据？
为了在每个平台的用户配置文件中提出建议，Netflix 收集有关用户与平台交互的不同数据。例如，数据是内容消费的形式、进行可视化的设备等等。
Netflix 记录搜索 由所有可用内容组成，因此，他们知道用户的兴趣。甚至一周中平台产品消费最多的日子或投入观看的时间也会被记录下来。显然，个人资料消费的内容数据用于<b>反馈推荐算法 ，这将生成与您上次交互类似的内容列表。
Netflix 还会注册从中查看内容的设备，并根据该设备为一台或另一台设备生成不同的推荐。
对于每个用户配置文件，都会生成一个行为库，允许算法找到不同配置文件之间的相似性 并根据来自类似配置文件的数据提出建议。
所有这些信息对于 Netflix 等公司来说都是非常有价值的，因为通过提出适当的建议，我们会增加使用他们的内容更多时间的机会。在制作他们可以预见会成功的新内容时，也会使用此信息。
这些推荐是由智能算法生成的，该算法会分析收集到的关于我们的品味、偏好和使用这些平台的所有数据，这就是众所周知的大数据。
NETFLIX 和大数据
正是这些大数据算法让我们能够分析用户生成的大量数据。大数据和机器学习 更具体地说，它是人工智能的一个分支，它允许从大量数据中创建机器学习模型。在这些数据中，它们识别出允许进行预测的不同模式。
他们从 Netflix 使用机器学习来创建新的预测模型，例如，让他们知道新作品是否会成功，并依靠这些数据生成新内容。另一方面，新数据反馈给现有算法，通过实施新的指标和评估方法来改进它们。
投入了许多资源来开发不同类型的算法：神经网络、概率图形模型或强化学习算法 ，等等。所有这些都允许，当我们坐在电视机前时，Netflix 只需单击一下即可为我们提供我们感兴趣的内容。
对于 Netflix，信息和数据是许多行业的重要财富来源 越来越多地利用它们，因为它们带来了巨大的好处。
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