個人化推薦與條件機率的關係，始於二次大戰，七十多年後，網飛（Netflix）如何使用「條件機率」打造最能滿足訂戶體驗的個人化推薦服務，稱霸影視產業？
Netflix發展速度飛快，導致人們常忽略這家公司最早是靠「透過郵件的機器學習」起家。二〇一〇年，該公司的業務重心是用紅色信封將DVD包好並郵寄給用戶，同時標榜「逾期歸還絕不收費！」發送後過了幾天，信封連同用戶對影片從一到五的評價等級，陸續寄回了Netflix。隨著用戶評價逐漸累積，Netflix透過演算法尋找模式，久而久之，用戶就能獲得更精準的影片推薦（這種AI通常稱為「推薦系統」〔recommender system〕，我們喜歡以「推薦引擎」〔suggestion engine〕稱之）。
聽到AI時，不要只想到機器人，請想成「演算法」。
個人化推薦，同業搶學
...本文未結束
我已經是訂戶 登入 立即看
