5.3.1 Netflix جایزې

د Netflix جایزې کاروي خلاص غوښتنې وړاندوینه چې د فلمونو خلک به غواړم.

ترټولو مشهوره پرانیستې کال پروژه د نیلوفلکس جايزه ده. نيټ فلکس د آنلاين فلم د کرایه کولو شرکت دی، او په 2000 کې یې دا سیماینچ په لاره واچاوه، یو خدمت چې مشتریانو ته د فلمونو وړاندیز کوي. د بیلګې په توګه، سینماین ښايي پدې پوه شي چې تاسو ستوري وارونه او د امپراتوري ځړول خوښ دي او بیا سپارښتنه وکړئ چې د Jedi بیرته ستنېدل . په پیل کې، سینماین په کمزوری توګه کار کاوه. مګر، د ډیرو کلونو په جریان کې، دا د هغه وړتیا پرمختګ ته ادامه ورکړه چې د فلمونو پیرودونکي به خوند واخلي. سره له دې چې په 2006 کې، د سینماینګ پرمختګ پرمختګ کړی و. د نال فلیکس په څیړونکو کې ډیر څه هڅه کوله چې دوی فکر وکړي، مګر، په ورته وخت کې، دوی شک درلود چې نور نظریات شتون لري چې کیدای شي د دوی سیسټم ته وده ورکړي. په دې توګه، دوی د کوم څه سره راغلل، په هغه وخت کې، یو بنسټیز حل: یو پرانیستی غږ.

د نالفلکس جریان بریالي بریالیتوب و، دا څنګه چې پرانیستی ډیزاین شوی و، او دا ډیزاین د ټولنیزو څیړنو لپاره څنګه کارول کیدی شي د پرانیستې تلیفونونو لپاره مهم درسونه لري. Netflix د نظریاتو لپاره یو غیر منظم شوي وړاندیز نه دی کړی، کوم چې هغه خلک فکر کوي کله چې دوی لومړی د پرانستې کال په اړه فکر کوي. بلکه، Netflix د ساده ارزونې پروسیجر سره روښانه ستونزه راپورته کړه: دوی خلکو ته ننګونه وکړه چې د 100 میلیونو فلمونو درجه بندي وکاروي چې د 3 میلیونو ترسره شویو درجه بندي اټکل کوي) هغه معیارونه چې کاروونکو کار کړی مګر مګر Netflix خپور نه شو (. لومړنۍ کس چې د الګوریتم جوړونه کوي چې وړاندیز شوی د 3 میلیونو څخه اخیستل شوي درجهونه د سینماین په پرتله 10٪ ښه شوي یو ملیون ډالر ګټل کیږي. د ارزونې کړنالره پلي کولو لپاره دا روښانه او اسانه ده - د اټکل شویو درجه بندي پرتله کولو درجه بندي کولو سره پرتله کول - پدې مانا چې د نیلوفلکس جايزه په داسې ډول رامینځ ته شوه چې حل یې د تولید په پرتله آسانه وي؛ دا د سینماین د ښه کولو ننګونه د یوې پرانیستې کال لپاره مناسبه ستونزه کې.

د 2006 کال د اکتوبر په میاشت کې نیټ فلکس یو ډاټاټیټ خپور کړ چې د نږدې 500،000 مشتریانو څخه یې 100 ملیونه فلمونه درلودل (موږ به د دې معلوماتو پټ ساتل په شپږم فصل کې خپور کړو). د Netflix ډاټا کیدای شي د یوې لوی میډکس په توګه مفهوم شي چې د 20،000 فلمونو لخوا شاوخوا 500،000 مشتریان دي. د دې میٹرکس دننه، په اندازه د یو څخه تر پنځو ستورو (جدول 5.2) کې شاوخوا 100 ملیونه رایې وې. ننګونه وه ترڅو د مایکرو کې لیدل شوي ډاټا کارولو لپاره د 3 میلیونو ترسره شویو ارزونو اټکل وکړي.

جدول 5.2: د نالفلکس د جايزې څخه د سیسټم جوړولو معلومات
فلم 1 فلم 2 فلم 3 ... فلم 20000
پیرودونکی 1 2 5 ... ؟
پیرودونکی 2 2 ؟ ... 3
پیرودونکی 3 ؟ 2 ...
\(\vdots\) \(\vdots\) \(\vdots\) \(\vdots\) \(\vdots\)
500000 پیرودونکی ؟ 2 ... 1

د نړۍ په کچه څیړونکي او هیکرې ننګونې ته لیږل شوي، او په 2008 کې له 30،000 څخه ډیر خلک په دې کار کوي (Thompson 2008) . د سیالۍ په جریان کې، Netflix له 5000 څخه زیاتو ټیمونو (Netflix 2009) څخه له 40،000 څخه زیاتې وړاندیز شوي حلونه ترالسه کړي. په څرګنده توګه، Netflix د دې ټولو وړاندیز شوي حل حل نه پوهیږي او پوهیږي. په هرصورت، ټول شیان په اسانۍ سره روان وو، ځکه چې حل یې اسانه و. Netflix کولی شي کمپیوټر ولري کیدای شي وړاندیز شوي درجهونه د ټاکل شوي درجه درجې سره د ټاکل شوي مایکري کارولو په کارولو سره وکاروي (هغه ځانګړې مایکریک چې دوی یې کارول د معتبرو غلطو غلطو مربع وه). دا دا ظرفیت و چې ژرترلږه هغه حلونه وڅیړئ چې Netflix یې د هر چا لخوا حلالولو لپاره فعال کړی، کوم چې مهم وګرځیدل ځکه چې ښه نظرونه د حیرانتیا ځایونو څخه راغلل. په واقعیت کې، بریالۍ حل د یوې ټیم لخوا وړاندې شو چې درې څیړونکي یې پیل کړي چې مخکې د تجربې جوړولو فلم فلم سپارښتنې (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

د نیکفلکس جایزه یوه غوره اړخ دا دی چې دا ټول وړاندیز شوي حلونه په مناسبه توګه ارزول شوي. دا هغه وخت دی، کله چې خلکو خپل وړاندیز شوي درجه ګانې پورته کړل، دوی اړتیا نلري چې خپل علمي اسناد، عمر، نسل، جنسیت، جنسی توقیف، یا د ځان په اړه اپوزیسیون پورته کړي. د ستورفورډ څخه د یو نامتو پروفیسور وړاندیز شوي درجه بندیان په عین حال کې د یوې خونې څخه د هغې د خونې په شان درملنه شوي. له بده مرغه، دا په ډیری ټولنیزو څیړنو کې ریښتیا نه ده. دا د ډیری ټولنیزو څیړنو لپاره، ارزونه ډیر وخت په پام کې نیولو او په نسبي ډول مضامین دی. نو، ډیری څیړنې مفکورې هیڅکله هم په جدي توګه ارزونه نه کیږي، او کله چې نظرونه ارزول کیږي، نو دا ستونزمن کار دی چې دا ارزونه د نظریاتو خالق څخه توپیر وکړي. له بل پلوه د پرانيستې کلي پروژې، اسانه او منصفانه ارزونه لري نو دوی کولی شي نظریات ومومي چې له امله یې له لاسه ورکړل شي.

د مثال په توګه، د Netflix جایزه په ترڅ کې، یو څوک د اسټرین فینیک سره د خپل بلاګ په اړه یو وړاندیز شوی حل وړاندې کړ چې وړاندیز شوی حل د یو واحد ارزښت له مینځه وړل، د لینر الګربرا څخه یو ګام چې مخکې د نورو ګډون کوونکو لخوا نه وکارول شوی. د فاکک بلاګ پوسټ تخنیک او بې وزلۍ غیر رسمي و. ایا د بلاګ پوسټ پوسته یو ښه حل بیانوي یا دا د وخت ضیاع وه؟ د خلاصې کال د پروژې بهر، حل ممکن هیڅکله هم ارزونه ونه کړي. له بلې خوا، سیمون فانک په MIT کې پروفیسور نه و؛ هغه یو سافټویر جوړونکی و چې په هغه وخت کې د نیوزی لینڈ شاوخوا (Piatetsky 2007) په شاپنگ کې و. که هغه دا نظریه په Netflix کې انجنیر ته ولیږله، نو دا به یقینا هیڅکله لوستل نه وي.

په خوشبختۍ سره، د ارزونې معیار روښانه او آسانه وه چې غوښتنلیک یې ارزول شوی و، د هغه اټکل شوي درجه ارزونه ارزول شوې وه، او دا په چټکتيا سره څرګنده شوه چې د هغه تګلاره خورا پیاوړې وه: هغه په ​​سیالۍ کې څلورم ځای ته راکټ وکړ، یو لوی پایله یې درلوده چې نور ټیمونه مخکې له مخکې وو د ستونزې په میاشتو کې کار کول. په پاى کې، د هغه تګلارې تقريبا ټولو جدي سياليو (Bell, Koren, and Volinsky 2010) لخوا کارول شوې.

حقیقت دا دی چې سمون فانک غوره کړه چې د بلاګ پوسټ لیک وليکئ، د دې پټ ساتلو پرځای، د دې پټ ساتلو په ځای، د دې نقشه د بیان کولو پرځای، دا هم څرګندوي چې د نالفلکس جایزه کې ډیری ګډون کوونکي په ځانګړي ډول د میلیون ډالرو ډالرو جایزه نه وه هڅول شوي. بلکه، ډیری ګډون کونکي هم د روڼتیا ننګونې او هغه ټولنې څخه چې د ستونزې په اړه پراختیا یې کړې وه خوند اخیسته (Thompson 2008) ، احساسات چې زه یې تمه لرم ډیری څیړونکي پوهیږي.

د نوبل فلکس جايزه د پرانستې کال کلاسي بيلګه ده. Netflix د یو ځانګړي هدف سره) د فلم درجه بندي وړاندیز (پوښتنې او د ډیری خلکو غوښتنې حل کړي. Netflix د دې ټولو حل کولو ارزونه کوله ځکه چې دوی د جوړولو لپاره د اسانتیا آسانه وه، او په پایله کې Netflix تر ټولو غوره حل غوره کړ. بله، زه به تاسو ته وښایه چې څنګه ورته ورته تګلاره د بیولوجی او قانون کې کارول کیدی شي، او د میلیون ډالرو ډالرو پرته پرته.