适用于 M&E 的机器学习与分析

通过 AWS 机器学习和分析实现自动化、扩充和创新。M&E 公司充斥着大量数据,但大多数公司不知道如何揭开这种价值。机器学习和分析通过分析客户、内容和运营数据获得可行见解提供您在这种竞争格局中优化业务决策所需的智能功能,从而创建更好的内容、基础设施和货币化策略。

Michelle McKenna-Doyle 分享 NFL 如何将“Next Gen Stats”提升到新的水平

使用案例

  • 自动化元数据生成
  • 更智能的内容创建
  • 推荐引擎
  • 自动化元数据生成
  • 自动化元数据生成

    媒体分析解决方案有助于处理、分析和提取内容中锁定的元数据。该解决方案利用 AWS Step Functions、Amazon Rekognition(图像识别)、Amazon Transcribe(语音到文本)以及 Amazon Comprehend(自然语言处理)来提供更丰富的内容可搜索性功能。

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  • 更智能的内容创建
  • 更智能的内容创建

    使用元数据提取和用户参与,大规模实现更智能、更动态的内容创建。

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    Media-Entertainment-Industry_Smarter-content-creation
  • 推荐引擎
  • 推荐引擎

    大规模提供个性化内容可以大大提升消费者的参与度。Amazon SageMaker 加速为大型和小型公司构建、测试和部署专有算法,以提供相关的个性化内容。

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    Media-Entertainment-Industry_Recommendation engine

案例研究和资源

MLB Statcast

美国职业棒球大联盟 (MLB) 使用 AWS 机器学习服务为 Statcast AI 提供支持 – Statcast AI 为 MLB 用于分析 MLB.com 和 MLB 网络上每场比赛的球员表现的跟踪技术。此外,Amazon 机器学习解决方案实验室与 MLB 合作,继续为每个市场和地理区域提供更加个性化的内容,从而增强观众体验。

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Hearst

Hearst 需要开发一个平台来分析实时点击流事件和趋势内容,以便在数分钟内将数据提供给编辑。他们从 300 个网站传输了 30TB 的每日点击流数据。使他们能够向消费者提供更多相关内容。

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NFL Next Gen Stats

NFL 通过播放器设备中的射频 id (RFID) 捕获实时信息。AWS 机器学习和分析能够使用这些数据开发用于可视化现场操作的新方法,并帮助 NFL 预测构造、路线和关键事件。此外,他们还可以通过增强此数据的广播和游戏后见解来创建更深入的消费者参与度。

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适用于 M&E 的 Amazon Rekognition

了解计算机视觉技术如何通过自动识别图像和视频的内容,使媒体专业人员能够以较低的成本快速地得出有价值的见解。只需单击几下,即可通过 Amazon Rekognition(一种基于深度学习的图像和视频分析服务)将人工智能整合到您的媒体工作流中。

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