Avis des lecteurs
Résumé:Le livre sur les moteurs de recommandation est généralement bien accueilli pour son style d'écriture attrayant, ses exemples pertinents du monde réel et son contenu perspicace. Il constitue une excellente introduction pour les débutants et couvre de nombreux aspects philosophiques, historiques et techniques du sujet. Cependant, certains lecteurs le trouvent inutilement complexe, manquant de détails techniques, et estiment que le titre est trompeur, car il met l'accent sur l'histoire plutôt que sur les concepts pratiques.
Avantages:Style d'écriture attrayant, exemples pertinents du monde réel, aperçu complet des moteurs de recommandation, idéal pour les débutants, chapitres stimulants, ressources supplémentaires pour un apprentissage plus approfondi.
Inconvénients:Inutilement complexe et abstrait par endroits, manque de détails sur la mise en œuvre technique, certains chapitres contiennent des éléments répétitifs, peut être trompeur dans son titre en mettant l'accent sur l'histoire plutôt que sur les concepts, et nécessite une meilleure édition.
(basé sur 16 avis de lecteurs)
Titre original :
Recommendation Engines
Contenu du livre :
Comment des entreprises comme Amazon et Netflix savent ce que "vous pourriez aussi aimer" : l'histoire, la technologie, l'activité et l'impact social des moteurs de recommandation en ligne.
De plus en plus, nos technologies nous donnent des conseils meilleurs, plus rapides, plus intelligents et plus personnels que notre propre famille et nos meilleurs amis. Amazon sait déjà quels types de livres et d'articles ménagers vous aimez et ne demande qu'à vous en recommander d'autres.
YouTube et TikTok ont toujours une nouvelle vidéo à vous montrer.
Netflix a analysé vos habitudes de visionnage pour vous suggérer des genres entiers que vous aimeriez regarder. Dans ce volume de la série Essential Knowledge de MIT Press, Michael Schrage, expert en innovation, explique les origines, les technologies, les applications commerciales et l'impact sociétal croissant des moteurs de recommandation, les systèmes qui permettent aux entreprises du monde entier de savoir quels produits, services et expériences "pourraient également vous plaire".
M. Schrage retrace l'histoire de la recommandation depuis les oracles et les astrologues de l'Antiquité.
Il retrace les origines universitaires et l'évolution commerciale des moteurs de recommandation.
Il explique le fonctionnement de ces systèmes, en abordant les principales connaissances mathématiques, y compris l'impact de l'apprentissage automatique et des algorithmes d'apprentissage profond.
Et met en évidence les défis liés à la conception de l'expérience utilisateur. Il présente des études de cas brèves mais incisives sur le service de musique numérique Spotify.
ByteDance, le propriétaire de TikTok.
et le styliste personnel en ligne Stitch Fix. Enfin, M. Schrage s'interroge sur l'avenir des recommandateurs technologiques : Nous laisseront-ils déçus et dépendants, ou nous aideront-ils à découvrir le monde et à nous découvrir nous-mêmes d'une manière nouvelle et fortuite ?
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780262539074 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 296 |
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