Организация свадеб Организация корпоративов Организация выпускных Корпоративный Новый год Дни рождения Написание музыки Вокал Новости
 
 
Уроки вокала для детей
Уроки вокала для малышей Уроки детского музыкального развития (от 3 до 6 лет) Ансамблевое пение для малышей (от 5 до 14 лет) Личные уроки вокала для детей (от 5 до 14 лет) Тариф домашний - Новинка! Летняя

Уроки Вокала. Пять лучших вокальных приемов
Опубликовано: 01.09.2018 ПОЛЕТНОСТЬ ГОЛОСА ADELE :: Кaк петь oбъемным гoлoсoм в Hello :: Урoки вoкaлa :: Кaк пoстaвить гoлoс Как вы думаете, почему голос популярных артистов так цепляет и запоминается?

Японская рок музыка для чайников: 10 j-rock исполнителей, которых стоит послушать новичку


Уроки вокала
                             Уроки вокала по методике "Свободного пения" Светланы Кононовой   В нашей жизни существует общее ошибочное заблуждение о том, что голос имеют только единицы, а заниматься

Начальные этапы обучения технике эстрадного вокала
Начальные этапы обучения технике эстрадного вокала Гигиена голоса Как не сорвать голос. 80% срывов голоса приходятся на такие ситуации, когда певец начинает кричать, форсировать звук. В результате

Реферат: Начальные этапы обучения технике эстрадного вокала - Xreferat.com - Банк рефератов, сочинений, докладов, курсовых и дипломных работ
Гигиена голоса Как не сорвать голос. 80% срывов голоса приходятся на такие ситуации, когда певец начинает кричать, форсировать звук. В результате голосовые складки перенапрягаются, и голос перестает подчиняться вокалисту.

Н
Н.Ц. Цибудеева ЗНАЧЕНИЕ ИТАЛЬЯНСКОЙ ВОКАЛЬНОЙ ПЕДАГОГИКИ ДЛЯ СТАНОВЛЕНИЯ МЛАДОКУЛЬТУРНЫХ ПЕВЧЕСКИХ ШКОЛ             Аннотация: статья посвящена значимости межкультурных

Биография Елены Ваенги
Елена Ваенга Елена Ваенга Имя при рождени- Елена Владимировна Хрулёва Дата рождения 27 января 1977 Место рождения Североморск, Мурманская область, РСФСР, СССР Профессии - певица, поэтесса , композитор,

Запись альбома рок-группы / Сведение / Вокал
6.4. Сведение вокала В наших песнях чаще всего встречается такая схема: в куплете звучит основной вокал, к которому может добавляться бэк-вокал или дублирующий вокал. В припевах обычно звучит «пачка»

Некоторые аспекты обучения эстрадному вокалу
Некоторые аспекты методики обучения эстрадному вокалу Артюшкова Л. С , педагог дополнительного образования МБОУДО «Центр детского творчества» г. Мичуринска

 

 
Сейчас на сайте:
Пользователей: 0
Отсутствуют.

Роботов: 2
Alexa Googlebot

Гостей: 2
Всех: 4

20ка посетивших:
Пользователей: 20
ОС: Unknown
Браузер: Unknown
В группе: Посетители
Был: 21 час 2 минуты 30 секунд назад

', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/aaaa9268a3081/"> aaaa9268a3081
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 18 часов 13 минут 54 секунды назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/adik047/"> adik047
ОС: Linux
Браузер: Opera 9.27
В группе: Посетители
Был: 3 часа 50 минут 27 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/Alexiy2/"> Alexiy2
ОС: Windows XP
Браузер: Firefox 3.0
В группе: Посетители
Был: 1 день 2 часа 3 секунды назад
Находился в: Регистрация посетителя
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/Alisa_ukraina/"> Alisa_ukraina
ОС: Windows XP
Браузер: Firefox 3.0
В группе: Посетители
Был: 23 часа 35 минут 51 секунду назад
Находился в: Регистрация посетителя
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/Alla_ukraina/"> Alla_ukraina
ОС: Windows XP
Браузер: Internet Explorer 6.0
В группе: Посетители
Был: 22 часа 28 минут 33 секунды назад
Находился на главной странице.
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/Barrybond/"> Barrybond
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 1 день 15 минут 54 секунды назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/Fartovuj777/"> Fartovuj777
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.62
В группе: Посетители
Был: 22 часа 36 минут 2 секунды назад
Находился на главной странице.
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/flask/"> flask
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 1 день 56 минут 49 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/galandrei/"> galandrei
ОС: Unknown
Браузер: Unknown
В группе: Посетители
Был: 18 часов 28 минут 30 секунд назад

', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/grerr/"> grerr
ОС: Windows XP
Браузер: Firefox 3.0.6
В группе: Посетители
Был: 21 час 55 минут 17 секунд назад
Находился на главной странице.
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/grom1979/"> grom1979
ОС: Windows XP
Браузер: Internet Explorer 6.0
В группе: Посетители
Был: 1 день 2 часа 12 минут 26 секунд назад
Добавлял комментарий в:
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/ibodyaga/"> ibodyaga
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 23 часа 4 минуты 50 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/kilkazyavr/"> kilkazyavr
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 12 минут 9 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/MagicianII/"> MagicianII
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 10 часов 30 минут 17 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/MEGA+KRAFT/"> MEGA KRAFT
ОС: Windows XP
Браузер: Netscape 5.0
В группе: Посетители
Был: 14 минут 57 секунд назад
Находился на главной странице.
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/MikeVanBisel/"> MikeVanBisel
ОС: Windows XP
Браузер: Firefox 3.0.3
В группе: Посетители
Был: 11 часов 32 минуты 39 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/oleg_semenec1972/"> oleg_semenec1972
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 8 часов 55 минут 15 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/shhmidt/"> shhmidt
ОС: Windows Vista
Браузер: Opera 9.24
В группе: Администраторы
Был: 21 час 49 минут 14 секунд назад
Находился на главной странице.
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/Starone/"> Starone
ОС: Windows XP
Браузер: Opera 9.20
В группе: Посетители
Был: 20 минут 46 секунд назад
Находился в: Добавление новости
', this, event, '180px');" href="http://www.star-one.ru/user/tur22/"> tur22

 

 
Как вы попали на сайт?

Друг посоветовал
Случайно
Из поисковика google
Из поисковика yandex
Из каталога
С форума
 

 
» Магическая помощь любовный, черный, заговор, сильный приворот, приворожить
» создать сайт, создание сайтов
» Деревянные окна с установкой. Деревянные окна стеклопакеты. Пластиковые окна г .
 

 
Февраль 2009 (2)
Январь 2009 (24)
Декабрь 2008 (22)
Ноябрь 2008 (28)
Октябрь 2008 (36)
Сентябрь 2008 (81)
Август 2008 (79)
Июль 2008 (87)
Июнь 2008 (76)
Май 2008 (92)
Апрель 2008 (65)
Март 2008 (66)
Февраль 2008 (42)
Январь 2008 (50)
 
 

Двигатели рекомендаций: как Amazon и Netflix выигрывают битву за персонализацию

  1. 5 БОЛЬШИХ ВОПРОСОВ ПО ОПЫТУ СТРАТЕГИЧЕСКОГО КОНТЕНТА ДЛЯ ОКУ

Персонализация опыта клиентов - это прежде всего данные. Получите правильные данные, и вы сможете сформировать общее впечатление от клиента, применяя науку о данных и машинное обучение. Механизмы рекомендаций являются очень мощными инструментами персонализации, потому что это отличный способ сделать «открытие» - показать людям предметы, которые им понравятся, но вряд ли они сами обнаружат. Они улучшают впечатления посетителей, предлагая соответствующие предметы в нужное время и на нужной странице. По бессмертным словам Стива Джобса: «Часто люди не знают, чего хотят, пока вы им не покажете».

5 БОЛЬШИХ ВОПРОСОВ ПО ОПЫТУ СТРАТЕГИЧЕСКОГО КОНТЕНТА ДЛЯ ОКУ

Будущее эффективного контент-маркетинга не в решениях, которые позволят маркетинговым командам выполнять одни и те же действия с большим объемом и эффективностью.

Скачать

Благодаря тому, что механизмы рекомендаций повышают количество подписчиков благодаря вовлеченности и прилипчивости, содействие таким случайным открытиям превратилось в гонку с высокими ставками на несколько миллиардов долларов для крупнейших мировых цифровых компаний. Персонализированные предложения реализуются с помощью программ, которые обрабатывают огромные объемы данных, чтобы «изучить» пользовательские предпочтения и составить список рекомендуемых элементов для пользователя.

Поездки Amazon и Netflix по персонализации клиентов показывают, насколько мощными могут быть рекомендации. Посмотрите, как эти онлайн-гиганты создали передовые системы рекомендаций, которые заставляют подписчиков возвращаться снова и снова.

Амазонка

(На рисунке приведены рекомендации по покупке - от открытия продукта до оформления заказа)

Фантастический рост выручки Amazon был основан на успешной интеграции рекомендаций по опыту покупок - от открытия продукта до оформления заказа. Включение персонализированных предложений в электронной коммерции, возможно, является причиной номер один для механизмов рекомендаций из-за того, что известно как проблема длинного хвоста - редких, непонятных предметов, которые не очень популярны и не приносят большую часть дохода. Рекомендовать покупателям товары с длинным хвостом очень важно, потому что в случае успеха у них есть потенциал для возврата инвестиций в медленный инвентарь.

Алгоритмы рекомендаций розничного гиганта основаны на, казалось бы, нескольких элементах: история покупок пользователя, товары в его корзине, товары, которые они оценили и полюбили, а также то, что другие клиенты просмотрели и приобрели. Однако для розничного продавца, имеющего столько же товаров, что и Amazon, возникает вопрос, какие рекомендации представить и в каком порядке - проблема, известная как «обучение ранжированию» в науке о данных. Вторичная проблема - это проблема разнообразия - как показать разнообразные пункты в вашей рекомендации. Amazon в состоянии достичь высокого уровня релевантности клиентов, хотя алгоритмы основаны на процессе, называемом коллективной фильтрацией от элемента к элементу.

Важность предложения правильного товара нужному пользователю может быть оценена тем фактом, что 35% всех продаж, по оценкам, генерируются механизмом рекомендаций. Amazon вкладывает большое количество талантов и ресурсов в улучшение ИИ - в частности, в технологию «глубокого обучения», чтобы сделать механизмы рекомендаций, которые учатся и масштабируются еще эффективнее. Глубокое обучение включает в себя мощные сетевые вычислительные возможности для более сложных форм машинного обучения.

В мае 2016 года Amazon открыла свою сложную технологию искусственного интеллекта в качестве облачной платформы. Компания представила DSSTNE (произносится как «судьба») - систему искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которую Amazon разработала для обеспечения собственной системы рекомендаций по продукту. «Мы выпускаем DSSTNE в качестве программного обеспечения с открытым исходным кодом, чтобы обещание глубокого обучения могло распространяться не только на распознавание речи и объектов, но и на другие области, такие как поиск и рекомендации», - заявили в компании.

Легко понять, почему у Amazon есть сильный стимул для открытого поиска своего ИИ, что увеличивает вероятность того, что разработчик вне Amazon найдет способ улучшить систему рекомендаций. В конечном счете, розничный гигант хочет создать систему, которая поможет улучшить прогнозирование продуктов, основанных на меньших данных, и, конечно, продуктов, на которые покупатели с большей вероятностью будут нажимать и покупать.

Netflix

(Изображения демонстрируют выделенную библиотеку контента на домашней странице Netflix)

Никто не понимает идею обнаружения контента лучше, чем Netflix, потому что потоковое видео по требованию, вероятно, является крупнейшим в мире рынком цифрового потребления контента. Netflix работал над тем, чтобы его алгоритмы рекомендаций можно выделить, как большая часть его содержимого библиотеки, как это возможно. Экономия, полученная с помощью алгоритма Netflix, проявляется в увеличении количества зрителей и уменьшении оттока пользователей. Механизм рекомендаций Netflix, настроенный на гиперспецифическую категоризацию, может подбирать листы именно тем людям, которые в них заинтересованы.

Сильные рекомендации также увеличивают количество времени, которое зрители наблюдают за контентом на Netflix, поддерживая отток подписчиков на максимально низком уровне. Согласно бумага (Нажмите здесь, чтобы прочитать о различных алгоритмах, составляющих систему рекомендаций Netflix, о роли поиска и связанных алгоритмах), опубликованных руководителями Netflix, служба потокового видео по требованию утверждает, что ее система рекомендаций с помощью ИИ экономит компании 1 миллиард долларов в год. Это означает, что Netflix может с уверенностью тратить огромные суммы (6 миллиардов долларов в год) на новый контент, зная, что зрители будут тратить достаточно времени на сверхурочную работу, чтобы обеспечить им хорошую отдачу от инвестиций.

Понимая важность наличия лучшего механизма рекомендаций, Netflix прилагает много усилий для оптимизации своего алгоритма. Обновления алгоритмов исследуются и тестируются командой из более чем 70 инженеров. В 2009 году Netflix предложила приз в 1 миллион долларов в открытом конкурсе любой исследовательской группе, которая могла бы повысить эффективность своих алгоритмов. Премия Netflix была важным событием в разработке систем обнаружения контента - она ​​пролила свет на технологию рекомендательного движка и привлекла к этой теме новых учёных в области машинного обучения.

В декабре прошлого года Netflix снова модернизировал технологию, лежащую в основе механизма рекомендаций по контенту, - решив покончить с региональными предпочтениями в свете их продолжающегося глобального расширения. Решение было принято из-за того, что известно как проблема «холодного старта» - ограничение таких систем. Чтобы работать хорошо, программное обеспечение нуждается в массивных наборах данных для хруста. В региональном подходе к персонализированным предложениям Netflix сталкивался с этой проблемой при каждом запуске новой территории - с этим обновлением Netflix может начать масштабировать движок на глобальном уровне.

Следующая задача - справиться с разными языками, но лучшая часть их инвестиций в эту технологию будет состоять в том, что по мере увеличения базы пользователей механизм рекомендаций Netflix будет только улучшаться. Больше данных о зрителях усиливает алгоритм и дает более глубокое понимание поведения зрителей. Очевидно, что Netflix знает, каким может быть огромное оружие для персонализированного поиска контента, для достижения своих глобальных амбиций.

 
 
Copyright © Star-One.Ru 2008-2009.
 
Карта