Варианты использования машинного обучения в медиа и развлечениях

Машинное обучение (ML) — это подмножество ИИ, и его приложения безграничны. Он может использоваться в любой отрасли, но наиболее распространен в медиа и развлечениях.

Машинное обучение — это разновидность ИИ, и его применение безгранично. Он может использоваться в любой отрасли, но наиболее распространен в медиа и развлечениях. Например, Netflix использует машинное обучение, чтобы предсказать, какое телешоу или фильм вы хотели бы посмотреть, на основе вашей истории просмотров. Amazon использует машинное обучение, чтобы рекомендовать продукты, которые могут вас заинтересовать, на основе вашей истории просмотров, и даже Spotify использует его, чтобы рекомендовать вам новую музыку на основе того, что вы слушаете больше всего.

В целом мы можем разделить средства массовой информации и развлечения на следующие части:

Кино и сериалы
Социальные медиа
Журналистика
Музыка
Игры
Виды спорта

Фильмы и сериалы

Машинное обучение — новое модное словечко в медиа и индустрии развлечений. Он используется в самых разных приложениях, от автоматического видеомонтажа до таргетированной рекламы.

Машинное обучение существует уже давно, но только недавно оно стало более доступным для более широкой аудитории. Эта эволюция была обусловлена достижениями в области аппаратного и программного обеспечения, а также увеличением доступности данных. С учетом всех этих факторов алгоритмы машинного обучения стали более точными и сложными, чем когда-либо прежде.

Системы рекомендаций. Они используются для прогнозирования того, что следует рекламировать аудитории, путем анализа их интереса к просмотру, истории поиска, отзывов, продолжительности, даты и типа устройства, которое использует пользователь.
Персонализированный таргетинг.Netflix — яркий пример персонализированного таргетинга. Он показывает различные карточки для разных сегментов в зависимости от характеристик пользователей с применением машинного обучения. Они используют A/B-тестирование, чтобы улучшить свою модель машинного обучения.
Поисковая оптимизация.алгоритмы машинного обучения также помогают улучшить категоризацию фильмов, чтобы результаты поиска становились более точными, когда пользователи вводят названия категорий, а не названия фильмов.

Социальные медиа

Все используют социальные сети, и это наиболее часто используемые источники, в которых генерируется больше всего данных. Whatsapp, Instagram, FB и многие другие приложения в той или иной форме используют AI и ML. Почти каждое приложение использует аналитику данных для компьютерного зрения, распознавания изображений, преобразования речи в текст, глубокого обучения, перевода, поиска фотоизображений и многого другого.

Журналистика

Автоматизированная журналистика, также известная как журналистика роботов, — это совершенно новый способ, который в последнее время привлекает внимание. Это не что иное, как алгоритм машинного обучения, который использует информацию из разных источников и используется для создания новых статей.

Автоматизация задач. используется для автоматизации задач, требующих много времени, таких как отправка электронных писем, получение материалов и публикация историй.
Целевая реклама. Машинное обучение также можно использовать для целевой рекламы. В соответствии с интересами и вкусами пользователей инструменты искусственного интеллекта могут предоставлять соответствующую рекламу. Это также улучшает веб-трафик для онлайн-газеты.
Персонализированный контент:можно использовать опросы на основе данных, чтобы увеличить взаимодействие с пользователем, и собирать данные с помощью этих опросов, чтобы предоставить пользователям более персонализированный контент.

Музыка

Точно так же, как это происходит в других частях общества, искусственный интеллект расширяет свою сеть в отрасли. Среди замечательных качеств ИИ — способность автоматизировать процессы, находить закономерности и идеи в огромных наборах данных, вносить новые знания и повышать эффективность. Другими словами, искусственный интеллект был создан с потенциалом изменить отрасли.

Рекомендация по песням.Гигантские компании, такие как Spotify и Apple Music, используют алгоритмы машинного обучения, чтобы отделять своих клиентов и предлагать песни, которые им больше всего нравятся.

Как эта компания использует информацию:

Совместная фильтрация и контент-ориентированный подход
НЛП для извлечения информации о песнях
CNN используется для обучающей модели с различными атрибутами.

В настоящее время мы также используем ИИ и машинное обучение для музыкальной помощи, сочинения и создания текстов.

Игры

Когда дело доходит до видеоигр, наиболее часто используемой функцией ИИ являются неигровые персонажи (NPC). В общем, их тоже можно назвать BOT. Рассмотрим известную мобильную игру PUBG. Если вы находитесь в лобби с 60 игроками, а когда игра начинается, вы обнаруживаете, что их было 100, эти дополнительные игроки — не что иное, как NPC.

В настоящее время он стал более точным, а обучение происходит быстрее, чем в предыдущих версиях NPC. Он понимает ходы игроков и решает их следующий ход. Он становится все более интересным и конкурентным.

Виды спорта

В спорте в последнее время ИИ стал больше заниматься спортом. Что бы это ни было из футбола, тенниса, крикета, каббади и многого другого.

Давайте посмотрим на пример: в крикете, если боулер запрашивает LBW и находится на поле, судья дает отказ, а если игрок с битой не выходит, то он использует DRS для получения точного результата. Эта система DRS использует машинное обучение для прогнозируемого отслеживания и определяет результат.

Заключение

Мощной силой, стоящей за значительными сдвигами в сфере индустрии развлечений, является искусственный интеллект. Доступность дополненного интеллекта, интерактивных игр и иммерсивного опыта будет быстро распространяться. В ближайшие годы у него огромные возможности в сфере СМИ и развлечений.

Ссылки: