Öneri Motorları - Kahinlerden Yapay Zekaya
Öneri her zaman hayatımızdaydı. Antik çağlarda kâhinlerle başlayan bu serüvenin baş aktörü, artık makineler.
Öneri motorları, bize ailelerimizden veya arkadaşlarımızdan daha hızlı, isabetli, zekice ve kişisel tavsiyeler vermeye başladı. Bu sistemler hayatın vazgeçilmez bir parçası hâline gelmiş olsa da onlar hakkında pek çok soru, aklımızı kurcalamayadevam ediyor. Bir inovasyon uzmanı olan Michael Schrage bu kitabında, önerinin kökenlerini ve kişilerin tavsiye arayışının kaynağını inceliyor.
Teknolojik atılımlarlamakineleşen tavsiyenin gelişimi üzerinde duruyor. Bu sistemler nasıl çalışıyor?
Nesnelerin veya deneyimlerin sayılara dönüştüğü algoritmalar güvenilir midir?
Schrage, karmaşık matematiksel hesaplamalara girmeden makine öğrenimi ve derinöğrenme algoritmalarını açıklıyor. Doğru zamanda doğru önerinin dönüştürücü etkisinden bahsederken kullanıcı deneyiminin önemini vurguluyor.
Spotify, TikTok,Stitch Fix gibi şirket ve platformlar, öneri konusunda nasıl öne çıktılar?
Peki, kişilerin gerçek bir seçim hakkı yoksa orada öneriden bahsedilebilir mi?
Öneri, insan kaynağı dönüşümünün fitili ve ateşi olacaktır.
YAZAR Michael Schrage, inovasyon risk yönetimi için iş birlikçi medya olarak modellerin, prototiplerin ve simülasyonların çeşitli rollerini incelediği Imperial College İnovasyon ve Girişimcilik Bölümü'nde misafir araştırmacıdır.Mars, Procter & Gamble, Google, Intel, BT, Siemens, NASDAQ, IBM ve Alcoa gibi büyük firmalara inovasyon konuları ve yatırımları konusunda danışmanlık yaptı. Harvard Business Review, Sloan Management Review, Financial Times, The Wall Street Journal, strategy+business, IEEE Software ve Design Management Journal gibi prestijli yayınlara katkıda bulundu.
(Tanıtım Bülteninden)
Öneri her zaman hayatımızdaydı. Antik çağlarda kâhinlerle başlayan bu serüvenin baş aktörü, artık makineler.
Öneri motorları, bize ailelerimizden veya arkadaşlarımızdan daha hızlı, isabetli, zekice ve kişisel tavsiyeler vermeye başladı. Bu sistemler hayatın vazgeçilmez bir parçası hâline gelmiş olsa da onlar hakkında pek çok soru, aklımızı kurcalamayadevam ediyor. Bir inovasyon uzmanı olan Michael Schrage bu kitabında, önerinin kökenlerini ve kişilerin tavsiye arayışının kaynağını inceliyor.
Teknolojik atılımlarlamakineleşen tavsiyenin gelişimi üzerinde duruyor. Bu sistemler nasıl çalışıyor?
Nesnelerin veya deneyimlerin sayılara dönüştüğü algoritmalar güvenilir midir?
Schrage, karmaşık matematiksel hesaplamalara girmeden makine öğrenimi ve derinöğrenme algoritmalarını açıklıyor. Doğru zamanda doğru önerinin dönüştürücü etkisinden bahsederken kullanıcı deneyiminin önemini vurguluyor.
Spotify, TikTok,Stitch Fix gibi şirket ve platformlar, öneri konusunda nasıl öne çıktılar?
Peki, kişilerin gerçek bir seçim hakkı yoksa orada öneriden bahsedilebilir mi?
Öneri, insan kaynağı dönüşümünün fitili ve ateşi olacaktır.
YAZAR Michael Schrage, inovasyon risk yönetimi için iş birlikçi medya olarak modellerin, prototiplerin ve simülasyonların çeşitli rollerini incelediği Imperial College İnovasyon ve Girişimcilik Bölümü'nde misafir araştırmacıdır.Mars, Procter & Gamble, Google, Intel, BT, Siemens, NASDAQ, IBM ve Alcoa gibi büyük firmalara inovasyon konuları ve yatırımları konusunda danışmanlık yaptı. Harvard Business Review, Sloan Management Review, Financial Times, The Wall Street Journal, strategy+business, IEEE Software ve Design Management Journal gibi prestijli yayınlara katkıda bulundu.
(Tanıtım Bülteninden)
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
1 | - | - |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 74,90 | 224,70 |
4 | - | - |
6 | 38,85 | 233,10 |
9 | 26,72 | 240,45 |
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
1 | - | - |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 77,49 | 232,47 |
4 | - | - |
6 | 38,50 | 231,00 |
9 | 26,72 | 240,45 |
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
1 | - | - |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 74,90 | 224,70 |
4 | - | - |
6 | 38,50 | 231,00 |
9 | 26,72 | 240,45 |
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
1 | - | - |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 74,90 | 224,70 |
4 | - | - |
6 | 38,68 | 232,05 |
9 | 26,72 | 240,45 |
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
1 | - | - |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 74,90 | 224,70 |
4 | 57,23 | 228,90 |
6 | 38,50 | 231,00 |
9 | 26,72 | 240,45 |
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
1 | - | - |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 74,90 | 224,70 |
4 | - | - |
6 | 38,50 | 231,00 |
9 | 26,72 | 240,45 |
Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
---|---|---|
Tek Çekim | 210,00 | 210,00 |
2 | 105,00 | 210,00 |
3 | 74,90 | 224,70 |
4 | - | - |
6 | 38,50 | 231,00 |
9 | 26,83 | 241,50 |