Chiudi

Aggiungi l'articolo in

Chiudi
Aggiunto

L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri

Chiudi

Crea nuova lista

Recommendation Engines - Michael Schrage - cover
Recommendation Engines - Michael Schrage - cover
Dati e Statistiche
Wishlist Salvato in 0 liste dei desideri
Recommendation Engines
Disponibilità in 5 gg lavorativi
20,18 €
-5% 21,24 €
20,18 € 21,24 € -5%
Disponibilità in 5 gg lavorativi
Chiudi

Altre offerte vendute e spedite dai nostri venditori

Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
ibs
Spedizione Gratis
-5% 21,24 € 20,18 €
Vai alla scheda completa
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
ibs
Spedizione Gratis
-5% 21,24 € 20,18 €
Vai alla scheda completa
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
Chiudi
ibs
Chiudi

Tutti i formati ed edizioni

Chiudi
Recommendation Engines - Michael Schrage - cover
Chiudi

Promo attive (0)

Descrizione


How companies like Amazon and Netflix know what “you might also like”: the history, technology, business, and social impact of online recommendation engines.Increasingly, our technologies are giving us better, faster, smarter, and more personal advice than our own families and best friends. Amazon already knows what kind of books and household goods you like and is more than eager to recommend more; YouTube and TikTok always have another video lined up to show you; Netflix has crunched the numbers of your viewing habits to suggest whole genres that you would enjoy. In this volume in the MIT Press's Essential Knowledge series, innovation expert Michael Schrage explains the origins, technologies, business applications, and increasing societal impact of recommendation engines, the systems that allow companies worldwide to know what products, services, and experiences “you might also like.” Schrage offers a history of recommendation that reaches back to antiquity's oracles and astrologers; recounts the academic origins and commercial evolution of recommendation engines; explains how these systems work, discussing key mathematical insights, including the impact of machine learning and deep learning algorithms; and highlights user experience design challenges. He offers brief but incisive case studies of the digital music service Spotify; ByteDance, the owner of TikTok; and the online personal stylist Stitch Fix. Finally, Schrage considers the future of technological recommenders: Will they leave us disappointed and dependent—or will they help us discover the world and ourselves in novel and serendipitous ways?
Leggi di più Leggi di meno

Dettagli

2020
Paperback / softback
296 p.
Testo in English
178 x 127 mm
9780262539074
Chiudi
Aggiunto

L'articolo è stato aggiunto al carrello

Informazioni e Contatti sulla Sicurezza dei Prodotti

Le schede prodotto sono aggiornate in conformità al Regolamento UE 988/2023. Laddove ci fossero taluni dati non disponibili per ragioni indipendenti da IBS, vi informiamo che stiamo compiendo ogni ragionevole sforzo per inserirli. Vi invitiamo a controllare periodicamente il sito www.ibs.it per eventuali novità e aggiornamenti.
Per le vendite di prodotti da terze parti, ciascun venditore si assume la piena e diretta responsabilità per la commercializzazione del prodotto e per la sua conformità al Regolamento UE 988/2023, nonché alle normative nazionali ed europee vigenti.

Per informazioni sulla sicurezza dei prodotti, contattare productsafetyibs@feltrinelli.it

Chiudi

Aggiungi l'articolo in

Chiudi
Aggiunto

L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri

Chiudi

Crea nuova lista

Chiudi

Chiudi

Siamo spiacenti si è verificato un errore imprevisto, la preghiamo di riprovare.

Chiudi

Verrai avvisato via email sulle novità di Nome Autore