¿Qué tipo de algoritmo utiliza Netflix?

Netflix sabe cuántas horas pasas usando la plataforma, qué día de la semana la usas más y el tipo de contenido que sueles consumir.

El progreso tecnológico con el tiempo destruye cualquier negocio tradicional que se ha quedado obsoleto por no adaptarse al cambio. Un ejemplo concreto de esto podrían ser los videoclubes, que fueron sepultados por la avalancha de piratería primero y luego por los servicios de streaming. Puede que seas tan joven que no sepas lo que es elegir la película del sábado frente a un estante, volteando las cajas de VHS para leer su sinopsis.

Recursos

Se invierten muchos recursos para desarrollar diferentes tipos de algoritmos: redes neuronales, modelos gráficos probabilísticos o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, entre otros. Todos ellos permiten, cuando nos sentamos frente al televisor, que Netflix nos ofrezca el contenido que nos interesa con un solo clic.

En cuanto al algoritmo de Netflix, la información y los datos son una gran fuente de riqueza en muchos sectores que los explotan cada vez más, ya que aportan grandes beneficios.

¿Demasiada competencia o hay sitio para todas las empresas de streaming?

La competencia en este negocio es tan feroz que las plataformas luchan constantemente para ofrecer la mayor cantidad de contenido semanal posible. Esto perjudica muchas veces la calidad final del producto, que en ocasiones denota poco cuidado o incluso técnicamente inacabado y que hace que cada producción, en muchos casos, se convierta en una moda pasajera o efímera cuya calidad no valoramos, consiguiendo no quedar en nuestra memoria. . durante un largo período de tiempo.

En cuanto a las plataformas, es posible que puedas asociar tus productos estrella a cada una de ellas y acabar suscribiéndote solo para ver aquel título que más te gusta porque, podrías dejar tu serie o saga favorita y no extender tu firma?

¿Qué es el aprendizaje automático?

El Machine Learning o ‘aprendizaje automático’ hace referencia a una rama de la inteligencia artificial, con la que las máquinas recopilan e interpretan información, sin necesidad de programación previa. En otras palabras, una habilidad importante para aumentar la efectividad de los sistemas de programación.

Con esto, los sistemas pueden identificar patrones entre los datos para hacer ‘predicciones’, es decir, anticipar el comportamiento, gustos y preferencias de los usuarios. Hoy en día, esta tecnología se encuentra en varias aplicaciones, como Spotify, Gmail, Siri, Alexa y, de paso, Netflix.