Кстати, не только Netflix был пионером в области рекомендаций. Одними из первых также были исследователи из Amazon. В 1998 году основатель Amazon Джефф Безос заявил:

Если у нас есть 4,5 миллиона клиентов, у нас должен быть не один интернет-магазин, их должно быть 4,5 миллиона.

Вскоре маркетплейс запустил алгоритм, который анализировал истории покупок и формировал для пользователей рекомендации. С тех пор рекомендации компании быстро развивались. Они были первыми, кто внедрил коллаборативную фильтрацию.

Современный алгоритм Amazon работает следующим образом. Сначала он выбирает первый товар, затем анализирует, с каким товаром его покупают чаще всего, после чего составляет список сопутствующих товаров. Потом он учитывает, какие товары из списка покупатель уже приобрёл или отметил как «не интересующие» - и рекомендует то, что осталось.По данным международной консалтинговой компании McKinsey & Company, 35 процентов покупок на Amazon совершаются благодаря рекомендательным системам.

Кстати, вот тут амазон пишут про историю их рекомендаций, а вот тут – их оригинальная статья 2003 года, которая в 2018 (!) получила награду за актуальность.

Генеративная модель Сбера Kandinsky стала мировым лидером по темпу роста

А вот по популярности среди разработчиков заняла второе место — Stable Diffusion немного опередила отечественную нейронку. Рейтинг представил известный AI-ресурс с open source-решениями Hugging Face.

Еще разрабы Kandinsky впечатлили итогами 2023 года. В прошлом году нейросеть создала более 200 млн изображений для 12 млн юзеров.