Machine Learning für Medienanwendungen
Die Unterschiede zwischen Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Deep Learning
Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Lernalgorithmen, die ein Verständnismodell für die Beziehungen zwischen vorhandenen Daten schaffen, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Der Begriff des Machine Learning wird häufig austauschbar mit künstlicher Intelligenz verwendet. Tatsächlich beziehen sich diese Begriffe jedoch auf verwandte, aber getrennte Konzepte.
Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit, ohne explizite Programmierung das Erkennen, Lernen, Verstehen, Handeln und Anpassen an die reale Welt zu ermöglichen. Allgemein kann sie als jedes System definiert werden, das in der Lage ist, ein gewisses Maß an menschlicher Intelligenz zu zeigen.
Wenn künstliche Intelligenz das Gesamtkonzept für das Erstellen von Lösungen ist, die Computern ermöglichen, ohne explizite Einweisung des Menschen zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ist Machine Learning die Methode, mit der Entwickler diese Fähigkeiten entwickeln.
Deep Learning ist der dritte Begriff, der häufig verwendet wird, wenn über Machine Learning diskutiert wird. Anstatt explizite mathematische Algorithmen zu verwenden, versucht Deep Learning, zu modellieren, wie das Gehirn mit Systemen arbeitet und lernt, die neuronale Netzwerke bezeichnet werden.
Zum Mitnehmen: Es gibt mehrere Möglichkeiten, ein System aufzubauen, das menschenähnliche Eigenschaften aufweisen kann, wobei regelbasierte Systeme und wissensbasierte Systeme jeweils in den letzten Jahrzehnten ihren Platz und Zeit in der Sonne haben. Machine Learning ist jedoch tief in Statistiken verankert. Aus diesem Grund würden Sie Machine Learning-Tools und -Dienste verwenden, um Anwendungen und Systeme für künstliche Intelligenz zu erstellen.
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Spüren, lernen, denken, handeln und sich an die reale Welt ohne explizite Programmierung anpassen.
MACHINE LEARNING
Berechnungsmethoden, die Lernalgorithmen verwenden, um ein Modell aus Daten zu erstellen (im überwachten, nicht überwachten, halb-überwachten oder Verstärkungsmodus).
DEEP LEARNING
Algorithmen, die von neuronalen Netzwerken mit multiplen Neuronenschichten inspiriert wurden, die nacheinander komplexe Repräsentationen lernen.
Wie unterscheidet sich Cloud Machine Learning?
Die Kombination aus massiver Rechenleistung, Datenseen, Sicherheit, Analysefähigkeiten sowie deren Integrationsfähigkeit mit Cloud-Services macht Machine Learning von einer experimentellen Nischentechnologie zu einem wesentlichen Geschäftsbaustein.
Heutzutage verwenden Unternehmen Machine Learning-Tools in größeren Zahlen, um Daten für die Analyse vorzubereiten, Machine Learning-Modelle zu erstellen und zu verfeinern und kognitive Endanwender-Anwendungen einschließlich Spracherkennung, Bild- und Videoanalyse, Prognosen und Empfehlungen sowie viele andere intelligente Lösungen zu nutzen.
Das Ergebnis ist, dass Machine Learning neue Einblicke, Entdeckungen und Effizienzen aus den Systemen, Prozessen und Informationstechnologien liefert, die das tägliche Geschäft vorantreiben. Die Kerninfrastruktur, die fast jedem Unternehmen oder kreativen Unterfangen zugrunde liegt, kann durch Machine Learning-Technologien dahingehend verbessert werden, dass das Arbeitsprodukt und die damit verbundenen Personen und Prozesse einen Mehrwert erzielen.
Dies gilt zunehmend für Videoanbieter in Medien und Unterhaltung, für Unternehmen und den öffentlichen Sektor, alle Bereiche, in denen Machine Learning den Wert von Videoinhalten steigern und ein hervorragendes Publikum erreichen kann.
Insbesondere für Videoanbieter sind die Anwendungen für Cloud-Machine-Learning-Tools in Video sehr zahlreich und werden kontinuierlich weiterentwickelt und verfeinert.
Welche sind einige der Vorteile, die Cloud Machine Learning für Video bietet?
Moderne Videoanbieter haben eine Reihe von Fragen gemeinsam:
- Welche Schauspieler sind in einer Szene?
- Wann werden bestimmte Wörter in den Mund genommen?
- Welche Objekte werden auf dem Bildschirm angezeigt?
- Wenn wir wissen, dass die besagten Schauspieler/Szenen/Wörter/Objekte existieren, wie können wir sie dann genau abrufen, wenn wir sie brauchen?
Cloud Video Machine Learning bietet eine praktische Art und Weise, jede Frage zu beantworten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie es funktioniert.
Durchsuchbare Videoarchive: Mit Cloud Machine Learning Services können Videoteams Zeit und Ressourcen, die für das Katalogisieren, Durchsuchen und Erstellen von Assets aus ihrem Videoarchiv aufgewendet werden, erheblich reduzieren. Indizierung und Metadatengenerierung durch Machine Learning können eine Reihe von Anwendungen mit erheblichen Vorteilen in der realen Welt ermöglichen.
Beispielsweise müssen viele Sender massive Archive mit Videoinhalten führen, die häufig aus unterschiedlichen Quellen stammen und inkonsistente Systeme für das Kennzeichnen von Assets verwenden, wenn überhaupt. Mit Machine Learning-Tools kann das zeitaufwendige manuelle Tagging von Inhalten für die Suche entfallen, und Videoinhalt-Bibliotheken können für eine schnelle und genaue Suche optimiert werden.
Automatisierte Untertitel: Die Untertitel-Metadaten sind wichtig, um Videos für alle Zielgruppen nutzbar und zugänglich zu machen. Der Vorgang des Transkribierens von Video-Assets und das Erstellen und Integrieren genauen Untertiteln in den verschiedenen Formaten, die erforderlich sind, um den Zugriff auf verschiedene Bildschirme und Geräte sicherzustellen, kann jedoch kostspielig und langsam sein. Der damit verbundene Zeit- und Kostenaufwand wird bei der Erstellung von Untertiteln für große Inhaltsmengen zunehmend untragbar.
Durch die Einführung von Machine Learning-Tools, die Videos in der Cloud verarbeiten und analysieren können, erhalten Inhaltsanbieter einen leistungsfähigen, skalierbaren Prozess zur Automatisierung des Erstellungsprozesses von Untertiteln. Dies spart Zeit und Arbeit für Unternehmen - wie Online-Schulungsanbieter - die Videomaterial von Tausenden an Stunden haben und Untertitel benötigen, um die von ihren Kunden gestellten Erreichbarkeitsanforderungen zu erfüllen.
Erzeugung von Videoclips: Traditionell erforderte das Erstellen und Veröffentlichen von Videoclips einen manuellen Workflow, um relevanten Inhalt aus Rohvideo zu identifizieren, zeitcodierte Clips zu generieren, diese Clips dann zu transcodieren, zu verpacken und zur Veröffentlichung auf sozialen Kanälen zu verteilen.
Dieser mehrstufige Prozess mit hohem Tastendruck kann Verzögerungen verursachen und zu verpassten Gelegenheiten führen, insbesondere bei Live-Ereignisübertragungen. Mit Machine-Learning-Tools können nun die Schlüssel-Schritte des Prozesses automatisiert werden, um den Sendern dabei zu helfen, hochwertige Videoclips nahezu in Echtzeit auf die Bildschirme der Zuschauer zu bringen. Dies ist weitaus mehr für die unmittelbare Wirkung von Sozialen Medien geeignet.
Personalisierung und Monetarisierung: Um die Einnahmequellen für das Streaming von Video zu optimieren, müssen die Inhaltsanbieter ihre Infrastruktur so ausstatten, dass sie Werbung liefert, die auf die einzelnen Nutzer abzielt und auf eine für jeden Zuschauer maßgeschneiderte Weise bereitgestellt wird, beispielsweise durch personalisierte Anzeigen.
Durch Machine Learning verbesserte Video-Workflows können Inhaltsanbieter jetzt personalisierte Werbung basierend auf einer Vielzahl von Faktoren nahtlos einfügen, z. B. auf den Gerätetyp, der vom Zuschauer verwendet wird, auf demografische Informationen über den Zuschauer oder sogar auf Informationen über den Streaming-Inhalt. Dies wird als inhaltsabhängige Werbeeinblendung bezeichnet.
Analyse und Messung: Heutige Video-Workflows können endlos viele Informationen über Live- und VOD-Streams und die dahinterliegende Infrastruktur messen und melden. Daten, die sich auf die Leistung einzelner Komponenten, Schlüsselprozesse und vollständige Workflows beziehen, können gemessen und für Echtzeitbenachrichtigungen oder Langzeitanalysen verwendet werden.
Um neue Einsichten und Entdeckungen zu erkennen, bietet die Anwendung von Machine-Learning-Systemen Inhaltsanbietern neue Möglichkeiten, um jeden Aspekt des Video-Workflows zu optimieren, einschließlich der Workflow-Leistung, der Verwendung von Netzwerkressourcen, der Monetarisierungsergebnisse und vieles mehr.
Welche sind einige mögliche Machine Learning-Videoanwendungen der Zukunft?
Sicherheit: Ein primäre Besorgnis über die Sicherheit der Cloud ist die Zugriffskontrolle. Zum Beispiel möchten Videoanbieter verhindern, dass Mitarbeiter Fehler machen, die versehentlich private Inhalte offenlegen könnten, wie z. B. Filmmaterial eines nicht veröffentlichten Blockbusters. Ein „Machine Learning Security Guard“ könnte vor solchen Problemen schützen, indem er geschützte Inhalte in freier Wildbahn entdeckt, bevor es sonst jemand bemerkt.
Rechte auf den Inhalt: Weitere Kopfschmerzen für Videoanbieter bereitet, wenn jemand Videos mit urheberrechtlich geschütztem Inhalt online mit Tricks veröffentlicht, bei denen Wasserzeichen oder Inhaltsfilter vermieden werden; Beispielsweise Verlangsamung der Bildrate um ein Bild pro Sekunde. Stellen Sie sich eine Machine Learning-Lösung vor, in die Studio-Skripts oder Rechteinhaber geladen sind. Mit diesen Daten kann die Lösung das Web nach neuen Inhalten durchsuchen und Dialog und Audio erkennen, die einem Skript entsprechen.
Video-Demo: Machine Learning im Sportvideo
Bild-basierte Analyse: Erfahren Sie, wie einfach Sie Personen in einer Szene identifizieren und nachverfolgen, Metadaten aus dieser Szene erstellen und anzeigen können sowie in dieser Demonstration, die AWS Elemental Media Services und Amazon Rekognition verbindet, Sie unglaublich schnelle und intelligente Suchfunktionen nutzen können.