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在这个数据爆炸的时代,收集数据本身是不够的。它需要被加工,切片和切割,以获得经营和发展业务的洞察力。不幸的是,当今世界上大多数可用的数据是非结构化的和隐藏的,使得在没有显著的人类参与的情况下难以处理。媒体行业的大部分数据都属于这一类,但已经开始改变。

任何视频文件,并将大量的非结构化数据交织在其结构中这需要密切的人类参与才能理解和解码。它需要人力来完成内容管理,处理,解释,质量检查等最基本的工作,然后才能标记为可供分发。有趣的是,人工智能和ML算法,特别是深度学习,现在达到了与人类精确度相当的水平,以大规模地执行大部分这些任务。人工智能处于有利位置,既可以自动执行工作流程活动,也可以从隐藏资产“数据”中获得巨大的洞察力。因此,媒体行业目睹了自然语言处理(NLP),面部识别,异常检测等领域的几位获奖者,其中人工智能以其无与伦比的效率实现大规模自动化。2107标志着人工智能在广播中开始收获丰厚红利的重要一年,内容管理,后期制作,广告和更多垂直行业。他们说,这只是AI之旅的开始!

预测分析和深度学习

预测分析使用了一个重要的假设,即未来的行为可能受过去趋势的影响,并且在大多数情况下,它在一段时间内保持良好。在这些预测模型的基础上,一组假设将多个独立变量结合在一起(例如,对于内容个性化的变量——如年龄、性别、财务状况、教育、内容兴趣),以建立统计相关性。正是这些相关性的集体强度和程度,可以预测未来的行为。在这里阅读更多关于预测分析的知识。最近,利用神经网络来产生人类大脑般的分析能力的深度学习正在使机器学习到更高的认知水平。通过模拟人脑对情境的反应,深度学习带来了从旧学校暴力决策树到更真实的事物的显著转变。

在媒体和娱乐行业中用人工智能解决的十大领域

媒体和娱乐行业的机器学习重点领域

过去几十年来,AI和ML一直在学术和研发领域,直到最近几年,真正的产业整合才开始取而代之。人工智能带来的技术可以自动执行大部分人力密集的任务,并且具有可扩展性,计算速度和可重复性等优点。通过自动化内容管理,媒体操作中的现有任务以及改善客户参与度和体验,它有很大的潜力来实现严重的成本节约。例如,AI可以自动执行复杂的音频/视频同步工作,从而节省大量的人工人力,并减少人为错误。以下是媒体和娱乐行业进入前十大AI转型领域。

1、深入的视频分析,翻译,转录和标记

AI花了几年的时间来完善手写识别并迅速转向自然语言理解(NLU)。现在它已经加速超越自然语言和元数据处理,深入深入分析内容。机器主导的自动化将口述音频转换成可读文本,转录变得近乎实时。我们都看到了Alexa,Cortana和Google语音的早期到来。神经网络训练系统正在取代传统的单词转换,通过增加新的情境和意图相关维度。预计未来3年,AI将完全接管转录和翻译活动,并将驻留在日常使用的音频设备上。

深度视频分析是另一个有趣的领域,通过学习场景变化,位置参考,语音,面部和物体识别,导致视频见解的多方面扩展。这种智能在丰富内容分类和适当标记内容方面有很长的路要走,这提高了内容链接,搜索和关联的准确性。在这里,人工智能通过机器驱动索引,元数据标记,编目等方式显着改变整个内容管理环境,将手动流程转变为高度自动化的工作流程。视频翻译为多种语言和方言以及多语言字幕,有助于将内容的可寻址市场扩大到比以往更多的受众。

2、基于语音的虚拟助理

在过去的两年中,像Alexa,Google家庭和语音遥控器(如Siri和Roku)的语音助理已经开始通过完善基本的菜单导航功能来消除笨重的电视遥控器。接下来是在用户跟进命令的帮助下进行内容搜索和发现的情报。使用监督式学习算法的人工智能现在可以为虚拟助手提供动力,将消费者的知识图,地理坐标,语音输入和丰富的内容元数据(演员表,摘要,报价,位置等)结合起来提供个性化推荐。虚拟助手了解语言特征,情感和用户意图的能力使他们更智能,直观和成熟的对话系统增加了更好的客户体验。随着个人数字关系变得更加深刻,

3、优化的视频编码和传输

引入自适应比特率(ABR)流后,视频流有一个主要的优点。ABR编码将原始文件的小块创建为不同的比特率,以基于可用带宽为客户端提供服务(请阅读此处以了解更多关于流媒体)。通过引入技术来提高固定比特率分块到基于场景的编码,人工智能正在付出更多的努力。人工智能通过学习多个质量度量的场景复杂度,可以确定所需的压缩级别并给出编码视频,系统可以确定帧级复杂度和最佳压缩参数,同时保持质量跟踪。Netflix掌握了这项技术,即使在比特率较低的情况下,也可以生成精确的编码流。这种新的编码方式正在彻底改变为不断增长的新兴经济体观众提供不间断视频的方式,在这些新兴经济体中,手机上的低带宽网络是观看视频的最主要平台。人工智能还通过根据观众位置,网络拥塞等优化所需比特率来提高在线媒体播放器的性能。

4、视觉识别