Disclaimer

Ha a Mezzo tévét és a Spektrumot is 10 éve nézted utoljára mert azóta túl mainstream, vagy ha visszasírod az Ablak c. műsort, akkor tudd hogy az alábbiakat mi is tudjuk:

1) Nem, ez nem igényes műsor.
2) Igen, itt tart a hazai televiziózás.
3) Igen, erre van igény.
4) Igen, erről kell írni. 

Ja, és minden, a poszthoz érdemben hozzá nem szóló, offtopic, nyelvtannáci, gyalázkodó és/vagy személyeskedő kommentet figyelmeztetés nélkül törlünk. 

Írjon nekünk!

Olyat látott, hallott, olvasott, kattintott, amit eddig még soha? Van valami kínzó kérdése a sorozatokról, tévéről, médiáról, amire senki nem tud válaszolni? Írja meg nekünk!

Facebook oldaldoboz

Friss a Hogyvolton

Nincs megjeleníthető elem

Média és mozi az Indexen

Nincs megjeleníthető elem

Kulcsszavak

24 (312) a&e (133) abc (1958) ajánló (1699) amazon (112) amc (913) animációs (109) atv (217) axn (531) baki (261) barátok közt (144) baromság (130) bbc (403) beharangozó (281) beszól (314) blikk (338) bors (267) botrány (320) breaking (124) breaking bad (233) brit (512) bsg (258) bulvár (995) cbs (1865) celeb (108) cinemax (706) comedy central (518) cool (358) csaj (177) csi (159) cw (882) dexter (237) díj (247) discovery (249) discovery channel (111) doku (127) duna ii autonómia (111) duna televízió (1212) duna tv (169) dvd (302) előzetes (123) emmy (189) f/x (450) film (598) filmmúzeum (903) film (338) fnl (132) foci (171) fox (2048) fringe (163) fx (394) glee (227) grace klinika (173) gyász (206) HBO (107) hbo (2971) hbo2 (313) hbo comedy (125) himym (154) hír (2037) híradó (126) hírek (288) hírtv (126) history channel (116) homeland (123) horror (150) hősök (200) house (164) humor (140) idol (248) interjú (540) internet (484) itv (122) játék (146) jóban rosszban (119) kasza (229) kép (798) köztévé (140) kritika (618) lapszemle (169) lifetime (152) lista (178) lost (498) lóvé (164) lovetta (140) m1 (1692) m2 (991) mad men (109) magyar rádió (119) médiaipar (389) mgm (230) mokka (142) mtv (1149) mtva (264) nbc (2137) netflix (376) nézettség (1355) office (195) ortt (159) per (208) pilot (1034) pletyka (325) politika (310) premier (135) promó (268) rádió (341) reality (1934) reklám (323) remake (225) retró (287) rtl (635) rtl ii (146) rtl klub (2212) sajtóközlemény (116) sci-fi (158) scifi (207) sci fi (533) showtime (794) simpsons (115) sitcom (882) snl (276) soa (189) sorozat (11642) sorozathalál (123) sorozatpremier (266) spektrum (169) spinoff (114) spoiler (343) sport (320) sport1 (148) starz (214) survivor (218) syfy (382) szereposztás (1224) sztrájk (136) szülfel (109) talkshow (387) tbbt (233) tehetségkutató (228) tények (119) tévé (136) tévésorozat (148) the voice (100) tnt (390) trailer (182) trónok harca (758) true blood (215) tv (16483) tv2 (3194) tv6 (103) tv paprika (142) twd (307) twitter (119) újság (311) upfronts (107) usa network (316) való világ (100) vélemény (212) vetélkedő (301) viasat (551) viasat3 (647) viasat history (101) vicces (698) videó (3079) x-faktor (186) x faktor (111) youtube (240) zene (213) zone europa (356) Címkefelhő

Május 30: House of Cards

2017. január 20. 16:35 sixx 3 komment

Mikor tették ki a videót? Trump beiktatásának napján. Ügyes.

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

tnsnames.ora 2017.01.24. 09:08:32

@sixx: OFF (bár Netflix)

Olvastad a mai index.hu-s vezércikket? :)
index.hu/tech/2017/01/23/starschema_big_data_szilicium_volgy/

"Remek példa erre az a megbízás, amivel a Netflix kereste meg a Starschemát. A feladat az volt, hogy a közel 90 millió előfizető által generált több százmillió adatot felhasználva a világ legnagyobb streamingszolgáltatójának elemzői másodpercek alatt hozzáférjenek a legfontosabb mutatószámokhoz, mint például a nézettség, a sorozat öregedés vagy a folytatási hajlandóság."

Azért az milyen kemény már (sorozat szempontból), hogy
* egyrészt ilyen finomságú adatok már algoritmusok révén jönnek (hatalamas adattömegból leképezve), és ez csak a publikus vetülete a dolognak (ami megírható az index.hu-n is).
* másrészt mennyire mesterséges intelligenciásított már a terület, köszöhetően annak, hogy sorozatnézői vélemények jól matematizálhatók (fordíthatók számok nyelvére) és hatékonyan feldolgozhatók a brutális léptékű növekedés/bővülés ellenére is, nemfeltétlen hiperszupergigabrutál számítógépeken (bár a Netflixnek biztos telik rá és van neki minőségi informatikai-architektúrája és hozzá szakértelme, lásd hozzá akárcsak a lassan 10 éves Netflix data mining-versenyt).
* harmadrészt egy másik magyar csapatot happolt be a Netflix, miközben a szintén magyar Gravity R&D konkréten holtversenyes első volt az említett versenyen (1 millió dolláros fődíjról percnyinagyságrendű feltöltési-késés miatt maradt csak le)

PS: Az egész linkelt cikkről készülök egy más (jóval szomorúbb) aspektusú blogposztot írni a blogomra. Ez a komment csak hangulati felvezető volt hozzá (derüsebb, motiválóbb oldalról).

sixx · http://comment.blog.hu 2017.01.24. 09:41:38

@tnsnames.ora: ennél sokkal de sokkal durvább a dolog, a netflix algoritmus jobban ismeri a felhasználót, mint a google és az apple együttvéve. voltam egy konferencián nagyon sokat beszéltek róla, ha lesz egy kis időm meg is írom, mert iszonyú érdekes a működése.

tnsnames.ora 2017.01.24. 11:06:20

@sixx:

@sixx:
Az Apple-ről elhiszem, hogy le van maradva, nemrég vásároltak be (Graphlab Create Deep Learning-gel), ami nem rossz cucc (de azért meg kell tudni hajtani az eredményekért), miközben az Apple története, finoman szólva sem az AI/MI-ről szól :)

Na de a Google? Elég hihetetlenül hangzik nekem, a Go/Poker és egyéb Deep Learning siker-sztorikkal. Kb. mintha ő vezetne és három nagyságrendben lemaradva kullognak utána a többiek. Ráadásul régóta nagyon nyomulnak a legnehezebb témákban (spam-linkek, kép-bányászat, a ranking data miningról már nem is beszélve).
Az viszont igaz, hogy mindezen domainek ("tárgyterület") alapvetően matek- és tudományorientáltak, míg a customer-megértés (Netflix) valami egészen más elsősorban üzleti téma.
Azt meg régóta tudjuk, hogy az akadémiai és üzlet adatbányászat/data science az két külön világ, em-feltétlen jól magyarázhatóan.

Minden idők egyik legjobb befektetése kellett legyen az a Netflixes ominózus 1 millió dollár (adatbányász-verseny fődíj):
(1) Megismerte a világ a Netflix brandet, még felfutó fázisban, "ingyen", side-effectként.
(2) ~15.000 csapat küzdött emlékeim szerint, jellemzően egyébként érdekes módon egyetemi-szférából (vége felé jellemzően egyesített erővel, lásd "ensemble learning"), akik nem mellesleg imádnak publikálni is, ami mentén rengeteg PhD-dolgozat is született. Azaz evvel a háttérrel kell versenyezni a piaci szereplőknek. Azaz valamit tudnak a Netflixnél ez nem lehet kérdés.
süti beállítások módosítása