Uma das sessões do dia foi sobre AI (artificial intelligence) e além de vários tópicos abordados, onde machine learning foi o foco principal, foi falada numa empresa muito badalada: a Netflix.
Como já sabem, a Netflix é uma plataforma de streaming de conteúdos de entertenimento e, uma das features que esta plataforma tem é um sistema de recomendação personalizado, fazendo com seja apresentado ao subscritor vários filmes e séries com base no que ele já viu ou pesquisou.
A Netflix descobriu que o comportamento generalizado da maioria dos seus subscritores era o de "devorar" séries inteiras num curto espaço de tempo, em vez de uma visualização doseada. Ora, agregando esta tendência a um ótimo sistema de recomendações, o que começou a acontecer foi que, os subscritores assistiram às séries que lhes interessava de uma assentada só e cancelavam a subscrição no mês seguinte.
Dito isto, dei-me ao trabalho de ir pesquisar a mais recente publicação sobre o algoritmo da netflix e que alterações estão a fazer para combater esta "excelência que foi alcançada". Gostava ainda de sugerir que lessem o artigo, pois aborda temas interessantes, como por exemplo a dicotomia exploitation vs exploration que me era desconhecida, mas também os comentários, em baixo, onde alguns utilizadores se queixam de como o sistema de sugestões "definitely need some work".
Artigo da Thrillist
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