Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch über Empfehlungsmaschinen wird im Allgemeinen wegen seines ansprechenden Schreibstils, der relevanten Beispiele aus der Praxis und des aufschlussreichen Inhalts sehr positiv aufgenommen. Es dient als hervorragende Einführung für Anfänger und deckt viele philosophische, historische und technische Aspekte des Themas ab. Einige Leser halten es jedoch für unnötig komplex, für zu wenig technische Details und sind der Meinung, dass der Titel irreführend ist, da er die Geschichte gegenüber praktischen Konzepten betont.
Vorteile:Fesselnder Schreibstil, relevante Beispiele aus der Praxis, umfassender Überblick über Empfehlungsmaschinen, gut für Anfänger geeignet, zum Nachdenken anregende Kapitel, zusätzliche Ressourcen für weiteres Lernen.
Nachteile:Unnötig komplex und stellenweise abstrakt, es fehlt an technischen Implementierungsdetails, einige Kapitel enthalten sich wiederholende Floskeln, der Titel kann irreführend sein, da er sich auf die Geschichte und nicht auf die Konzepte konzentriert, und es bedarf eines besseren Lektorats.
(basierend auf 16 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Recommendation Engines
Inhalt des Buches:
Wie Unternehmen wie Amazon und Netflix wissen, was "Ihnen auch gefallen könnte" - Geschichte, Technologie, Geschäft und soziale Auswirkungen von Online-Empfehlungsmaschinen.
Unsere Technologien geben uns zunehmend bessere, schnellere, intelligentere und persönlichere Ratschläge als unsere eigenen Familien und besten Freunde. Amazon weiß bereits, welche Art von Büchern und Haushaltswaren Sie mögen, und ist mehr als bereit, weitere zu empfehlen.
YouTube und TikTok haben immer ein neues Video parat, das sie Ihnen zeigen können.
Netflix hat Ihre Sehgewohnheiten ausgewertet und schlägt Ihnen ganze Genres vor, die Ihnen gefallen würden. In diesem Band der MIT Press-Reihe Essential Knowledge erklärt der Innovationsexperte Michael Schrage die Ursprünge, Technologien, Geschäftsanwendungen und den zunehmenden gesellschaftlichen Einfluss von Empfehlungsmaschinen, den Systemen, die es Unternehmen weltweit ermöglichen, zu wissen, welche Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen "Ihnen auch gefallen könnten".
Schrage bietet eine Geschichte der Empfehlung, die bis zu den Orakeln und Astrologen der Antike zurückreicht.
Er schildert die akademischen Ursprünge und die kommerzielle Entwicklung von Empfehlungsmaschinen.
Er erklärt, wie diese Systeme funktionieren, und erörtert die wichtigsten mathematischen Erkenntnisse, einschließlich der Auswirkungen von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen.
Und hebt die Herausforderungen bei der Gestaltung der Benutzererfahrung hervor. Er bietet kurze, aber prägnante Fallstudien über den digitalen Musikdienst Spotify.
ByteDance, dem Eigentümer von TikTok.
Und der Online-Stylist Stitch Fix. Abschließend wirft Schrage einen Blick in die Zukunft der technologischen Empfehlungssysteme: Werden sie uns enttäuscht und abhängig machen - oder werden sie uns helfen, die Welt und uns selbst auf neuartige und zufällige Weise zu entdecken?
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780262539074 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 296 |
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