Okko фильмы отзывы

Видеосервис премиального уровня Okko Фильмы предлагает зрителям самые востребованные голливудские и российские ленты с картинкой превосходного качества на различных платформах. Премиальный статус видеосервиса Okko Фильмы складывается из нескольких аспектов. Не секрет, что найти в Интернете фильмы стандартного качества на уровне телевизионной трансляции либо DVD особого труда не составляет. В приложении Okko Фильмы HD, ориентированном главным образом на Smart TV, параметрам изображения для больших экранов уделено особое внимание.

Поиск данных по Вашему запросу:


База отзывов сотрудников:
Данные о руководителях:
Данные ЕГРЮЛ:
Дождитесь окончания поиска во всех базах.
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.
Содержание:
ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Полный обзор ВСЕХ ТОП ОНЛАЙН КИНОТЕАТРОВ для Смарт ТВ Боксов. Откуда устанавливать.

Окко отель (Waka okami wa shôgakusei!)


Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль. К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента.

В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Для начала немного истории. Okko начал своё существование в году как часть Йоты, запустившись под именем Yota Play.

Yota Play был уникальным для своего времени сервисом: он тесно интегрировался с социальными сетями и использовал информацию о просмотренных и оценённых друзьями фильмах во многих частях сервиса, в том числе и в рекомендациях. В социальные рекомендации было решено дополнить алгоритмическими. Вот несколько выдержек из его дизайн-документа:. Как вы уже поняли, времена тогда были дикие, физиологические лимиты мозга ничем не ограничивались, а разогнанный неокортекс и сам мог генерировать персональные рекомендации со скоростью света.

Поэтому модель было решено сразу же катить в продакшен. К середине года всех начало понемногу отпускать и было наконец-то решено проверить качество рекомендательной машины. Это сейчас мы с вами читаем статьи об очередных победах искуственного интеллекта и с ужасом представляем себе день, когда тот лишит нас работы. Тогда, в , ситуация обстояла иначе: человек героически победил машину, создав ещё больше рабочих мест в отделе контента.

Вскоре исчезли и все социальные фишки, а Yota Play превратился в Okko. К середине года стало понятно что так жить дальше нельзя. Успехи Netflix были на слуху у каждого и вся индустрия бурными темпами двигалась в сторону персонализации.

В качестве первой итерации решили проинтегрироваться с двумя крупными российскими поставщиками рекомендаций. Раз в день оба сервиса забирали из Okko необходимые данные, шуршали своими чёрными коробочками на далёких серверах и выгружали результаты.

Менее чем через год к нам присоединился Данил Казаков xaph , окончательно сформировав текущую команду. Когда перед тобой возникает давно изученная мировым сообществом бизнес-задача, которую, к тому же, необходимо решить быстро, велик соблазн взять первое попавшееся популярное глубокое нейросетевое решение, запихать в него данные лопатой, утрамбовать и выкинуть в прод.

Главное этому соблазну не поддаваться. Задача научного сообщества — добиться максимального скора на протухших и синтетических датасетах — зачастую не совпадает с задачей бизнеса — заработать побольше денег, затратив при этом поменьше ресурсов. Нет, это не значит что вам не нужны рекуррентные сети и можно загребать миллиарды методом k ближайших соседей. Просто может так оказаться, что на ваших данных классическое матричное разложение позволит зарабатывать дополнительные условные миллионов в год, а рекуррентные сети — миллионов в год.

При этом содержание стойки серверов с видеокартами для этих самых сетей обойдётся в 10 миллионов в год и потребует нескольких лишних месяцев на разработку и внедрение, а простая интеграция уже готового матричного разложения в другой раздел сервиса и почтовую рассылку потребует месяца доработок и даст ещё условных миллионов в год. Поэтому важно начать с основ — проверенных базовых методов — и двигаться в сторону всё более современных подходов, обязательно замеряя и предсказывая, какой эффект каждый новый метод окажет на бизнес, сколько он будет стоить и сколько позволит заработать.

Мерять в Okko умеют отлично. Текущий дашборд Rekko, например, сравнивает контрольную и тестовую группу по более чем 50 метрикам, среди которых есть выручка, время пребывания в сервисе, время выбора фильма, количество просмотров по подписке, конверсия в покупку и автопродление и многие другие.

И да, мы всё ещё храним небольшую группу пользователей, которые никогда не получали персональные рекомендации простите. Задача рекомендательной системы состоит в том, чтобы для каждого пользователя по его истории взаимодействия с элементами построить отношение порядка на множестве всех элементов.

Означает это вот что: какие бы два произвольных элемента мы не взяли, мы всегда сможем сказать, какой из них является более предпочтительным для пользователя, а какой менее. Эту достаточно общую задачу можно свести к более простой: отобразить элементы на множество, на котором уже задано отношение порядка. Например, на множество вещественных чисел.

В этом случае необходимо для каждого пользователя и каждого элемента уметь предсказывать некоторую величину — насколько данный пользователь предпочитает данный элемент. Имея отношение порядка на наших элементах, мы способны решить множество бизнес-задач, например, выбрать из всех элементов N наиболее релевантных для пользователя или отсортировать результаты поиска в соответствии с его предпочтениями.

В идеальном случае нам потребуется целое семейство отношений порядка, зависящих от контекста. Аналогичные примеры можно привести для дня недели, времени дня или устройства, с которого пользователь зашёл в сервис. Традиционно все методы построения персональных рекомендаций делятся на три большие группы: коллаборативная фильтрация collaborative filtering, CF , контентные модели content models, CM и гибридные модели, объединяющие первые два подхода.

Методы коллаборативной фильтрации используют информацию о взаимодействиях всех пользователей и всех элементов. Такая информация, как правило, представляется в виде разреженной матрицы, где строки соответствуют пользователям, столбцы элементам, а на паресечении пользователя и элемента стоит величина, характеризующая взаимодействие между ними, либо пропуск, если этого взаимодействия не было.

Задача построения отношения порядка здесь сводится к задаче заполнения пропущенных элементов матрицы. Эти методы, как правило, просты для понимания и реализации, быстры, но показывают не самый лучший результат.

Контентные модели — произвольные методы машинного обучения для решения задач классификации или регрессии, параметризованные некоторым набором параметров. На вход они принимают признаки пользователя и признаки элемента, а выходом служит степень релевантности данного элемента данному пользователю. Обучаются такие модели не на взаимодействиях всех пользователей и всех элементов, как методы коллаборативной фильтрации, а лишь на отдельных прецедентах. Такие модели, как правило, гораздо более точны, чем методы коллаборативной фильтрации, но сильно проигрывают им в скорости.

Представьте, если у нас есть функция некоторого общего вида, принимающая на вход признаки пользователей и элементов, то её необходимо вызвать для каждой пары. В случае с тысячью пользователей и десятью тысячами элементов это уже миллион вызовов. Гибридные модели объединяют достоинства обоих подходов, предлагая качественные рекомендации за приемлемое время. Самый популярный гибридный подход на сегодняшний день представляет из себя двухуровневую архитектуру, где модель коллаборативной фильтрации из всех возможных элементов отбирает небольшое число — кандидатов, которые затем ранжирует гораздо более мощная контентная модель.

Иногда таких ступеней отбора кандидатов может быть несколько и на каждом новом уровне используется всё более сложная модель. В качестве коллаборативной части можно брать пользовательские подписки, популярный контент, популярный контент среди друзей пользователя, можно применить матричную или тензорную факторизацию, обучить DSSM или любой другой метод с достаточно быстрым предсказанием.

В качестве контентной модели можно использовать вообще любой подход, от линейной регрессии до глубоких сеток. Мы в Okko в данный момент остановились на комбинации матричной факторизации с WARP loss и градиентного бустинга над деревьями, о чём я сейчас подробно и расскажу.

Думаю не совру, если скажу, что алгоритмы матричной факторизации являются на сегодняшний день самыми популярными методами коллаборативной фильтрации. Имея такое разложение мы сможем восстановить исходную матрицу вместе со всеми пропущенными значениями.

При этом, естественно, мы свободны в выборе критерия схожести имеющейся и восстанавливаемой матриц. Самый простой критерий — среднеквадратическое отклонение.

Пусть — строка матрицы пользователей, соответствующая пользователю , а — столбец матрицы элементов, соответствующий элементу. Тогда при перемножении матриц их произведение будет означать величину предполагаемого взаимодействия между данным пользователем и элементом.

Посчитав теперь среднеквадратическое отклонение между этой величиной и априорно известным значением взаимодействия для всех пар взаимодействовавших пользователей и элементов , получим функцию потерь, которую можно минимизировать.

Такая задача не выпукла и NP-сложна. Однако легко заметить, что при фиксировании одной из матриц задача превращается в линейную регрессию относительно второй матрицы, а значит, мы можем искать решение итеративно, попеременно замораживая то матрицу пользователей, то матрицу элементов.

Главный плюс ALS — скорость и возможность лёгкого распараллеливания. За это его так любят в Яндекс. Дзене и Вконтакте, где и пользователи и элементы исчисляются десятками миллионов. Однако если мы говорим об объёме данных, помещающимся на одной машине, ALS не выдерживает никакой критики.

Главная его проблема — он оптимизирует не ту функцию потерь. Вспомните формулировку задачи построения рекомендательной системы. Мы хотим получить отношение порядка на множестве, а вместо этого оптимизируем среднеквадратическое отклонение.

Легко привести пример матрицы, для которой среднеквадратическое отклонение будет минимальным, но порядок элементов при этом безнадёжно разрушен. Давайте посмотрим, что мы можем с этим сделать. В голове у пользователя все элементы, с которыми он провзаимодействовал, расположены в некотором порядке. При этом к фильмам, которые пользователь ещё не смотрел, он тоже испытывает некоторое отношение, причём ко всем одинаковое.

Он может считать, что такие фильмы априори хуже тех фильмов, что он посмотрел. Представим, что по некоторым признакам поведения пользователя в сервисе мы умеем восстанавливать этот порядок, отображая элемент, с которым он провзаимодействовал, в целое число с помощью функции.

Множество всех фильмов, с которыми пользователь провзаимодействовал, обозначим как. Условимся, что , если пользователь не взаимодействовал с фильмом , то есть. Таким образом, если пользователь посчитал фильм плохим, то , а если хорошим, то. Теперь мы можем ввести ранк. Зафиксируем пользователя , это — какой-то конкретный пользователь, какой именно — нас не интересует.

Соответственно и его вектор окажется фиксированным. В формуле это. Для надёжности учтём зазор в единицу. В идеальной модели будет равно нулю для кадого пользователя и каждого элемента, с которым он провзаимодействовал.

От её выбора зависит то, какую часть верхушки списка элементов мы хотим оптимизировать. Хорошим выбором может служить функция, описанная ниже, однако в реальных вычислениях ради скорости её можно аппроксимировать логарифмом.

С функцией потерь разобрались. Как теперь всё это применить на практике? Можно, конечно, оптимизировать приведённую функцию напрямую с помощью градиентного спуска, но честное вычисление ранка для всех элементов и всех пользователей займёт гигантское количество времени, ведь нам необходимо будет производить суммирование вообще по всем доступным элементам.

Здесь нам поможет небольшой трюк: вместо честного ранка будем считать его аппроксимацию. Для этого из элементов таких, что будем выбирать случайные и проверять, не нарушается ли отношение. Если отношение не нарушалось раз и нарушилось на шаге , то примем в качестве ранка элемента. Имея ранк примера, нарушающего отношение порядка, мы легко можем сделать шаг градиентного спуска в сторону, исправляющую это недоразумение. Мы её видоизменили, добавив произвольные целочисленные ранки и понятие нейтрального ранка для элементов, с которыми пользователь не взаимодействовал.

Открытым остаётся вопрос выбора. В Okko пользователь может провзаимодействовать с контентом следующим образом:. Покупку мы считаем самым ценным действием, так как она требует от пользователя вложений не только времени, но и денег.


Подписка Okko Фильмы и сериалы + Amediateka на 12 месяцев

Сумма бонусов указана при оплате покупки наличными или банковской картой. При покупке в кредит и на сайте www. Бонусы начисляются в момент покупки и получают статус "неактивный". Обратите внимание! Бонусы могут не начисляться при участие товара в некоторых промо-акциях. О начилении бонусов указано в условиях акции.

Подписка Okko Фильмы и сериалы + Amediateka на 12 месяцев. Производитель: Okko. Описание, отзывы покупателей. Бонусы, акции. Доставка.

Отзывы о кинотеатре Okko на Беговой

Добавить фото по желанию. Самое отстойное приложение, списание данег без уведомления, отвратительное качество, гавно полное! Подключили подписку по промокоду и самое сомое не входит например Гарри Поттер. Так и хочется орать OKKO хрень!!!!!!!!!!!!! И так раз! Наглые обманщики постоянно списывают деньги с карты, постоянно звоню и прошу отключить все подписки. Не помогает, списывают деньги. Уже назрело желание идти в суд. Возврат средств не ждите, не дождётесь! Если вам дороги ваши нервы и время не связывайтесь с этим ужасным сайтом!!!!

Жаркое лето в Okko: целый месяц подписки всего за 1 (один) рубль!

Okko фильмы отзывы

Бонусные рубли по программе M. Club начислятся в течение 72 часов после получения заказа и станут доступны через 14 дней. Бонусные рубли по акции — в зависимости от её условий. Условия программы М. Мне нравится у окко не только сам контент, но и удобный интерфейс.

Okko работает в области цифровых домашних развлечений на платформе Smart TV и ставит своей целью создать новый смысл телевизора.

OKKO FILMS package "Optimum" + 4K for 12 months

Продолжая просмотр сайта, вы разрешаете их использование. Потеряв родителей в автокатастрофе, девочка Окко переезжает к бабушке, которая управляет гостиницей, и детство для нее заканчивается. Строгая бабушка требует от Окко учиться заниматься хозяйством. Нелегкие трудовые будни скрашивает знакомство с призраком Ури-Бо, который становится ее другом. Оказывается, что у Окко есть способность видеть и общаться с призраками, которые помогут ей быстро освоиться во взрослой жизни.

Подписка Okko Фильмы и сериалы + Amediateka на 12 месяцев

Okko онлайн-кинотеатр, okko. Штаб-квартира находится в Санкт-Петербурге. Сервис доступен на территории России, Казахстана и Республики Беларусь. Проект возник в году в рамках компании YOTA. Функционировал как RnD-отдел и занимался созданием собственных программных продуктов. В отделе разрабатывали музыкальный сервис, йотафоны, файлообменник, видеосервис и другие продукты. В году приоритетной задачей стал видеосервис, получивший название Play. Название придумали сотрудники компании.

Теперь смотреть любимые фильмы и передачи можно не только Поэтому, мой вам совет, читая отзывы и мнения, фильтруйте их и.

Онлайн-кинотеатр, встречи с которым ждёшь

Обзор Киномира. Кабельному и спутниковому телевидению пришел конец. Эта мысль пришла мне в голову первой, когда узнал о том, что даже у телевизора теперь есть доступ к всемирной паутине.

Онлайн-кинотеатр Okko 1000 - Отзывы

Okko — один из крупнейших легальных российских онлайн-кинотеатров в России. Смотрите в Okko фильмы, сериалы, мультфильмы, научно-образовательное кино и спортивные трансляции. Наслаждаетесь кинопросмотром в Full HD и без рекламы! Сильнейшие комментаторы страны и собственная спортивная редакция обеспечат полное погружение в самый зрелищный футбол! Скачивайте кино на мобильное устройство и смотрите даже без интернета в самолёте, на даче, или за границей.

Киноманы, все сюда! Сегодня изучаем приложение, которое снабдит вас достаточным запасом фильмов для дождливого вечера, долгой дороги или любого другого случая, когда хочется посмотреть что-нибудь интересное.

Обзор онлайн-кинотеатров Megogo, IVI и ОККО? Что лучше?

Добавлено: 10 мая в 17 Admin Только надо учитывать, что ivi те ещё евреи, в прошлой теме народ тоже наактивировал себе купонами подписки на полгода и выше, а они взяли и отменили все эти промокоды и все сбросили, типа купоны дискредитированы были и хрен вам, а не халява. Осторожнее со скидками дня от МТС, тоже воспользовался такой активацией на месяц продлилось, а вчера пришла смс от МТС что скидка дня будет продлена за 10 рублей в день, пришлось лезть в кабинет МТС и отключать подписки. Безусловно, никому не нравится платить за услугу, которая, по сути, не особо и нужна. Подписка ОККО — это функция современного телевизора, которую можно активировать, перейдя в одноимённое приложение. Воспользовавшись функционалом программы, можно найти тысячи фильмов, которые станут доступны, если приобрести месячную подписку.

Все характеристики. Подписка онлайн-кинотеатра Okko — это возможность без ограничений смотреть фильмы, мультфильмы, сериалы и образовательные программы в превосходном Full HD качестве. В Okko нет рекламы — ничего не помешает наслаждаться кино. К одной учетной записи вы можете подключить до пяти устройств.


Комментарии 1
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. ulquarsubtlo1991

    Браво, эта замечательная мысль придется как раз кстати

+