Machine Learning et analyse pour le secteur Médias et divertissement

Automatisez, enrichissez vos contenus et innovez avec le Machine Learning et l’analyse AWS. Les entreprises de médias et divertissement sont inondées de données, mais la plupart d’entre elles ne savent pas comment exploiter cette valeur. Dans ce paysage compétitif, les fonctionnalités de Machine Learning et d’analyse peuvent fournir les renseignements nécessaires à l’optimisation des décisions commerciales en analysant les données provenant des clients, des contenus et des opérations afin d’en tirer des informations exploitables et créer de meilleurs contenus, de meilleures infrastructures et de meilleures stratégies de monétisation.

Michelle McKenna-Doyle Shares How the NFL Can Take ‘Next Gen Stats’ to the Next Level (Michelle McKenna-Doyle explique comment la NFL compte amener l’utilisation des « statistiques nouvelle génération » au niveau supérieur)

Cas d’utilisation

  • Génération automatisée de métadonnées
  • Création de contenu plus intelligente
  • Moteurs de recommandation
  • Génération automatisée de métadonnées
  • Génération automatisée de métadonnées

    La solution d’analyse des médias aide à traiter, analyser et extraire les métadonnées contenues dans votre contenu. Cette solution tire parti d’AWS Step Functions, d’Amazon Rekognition (reconnaissance de l’image), Amazon Transcribe (reconnaissance vocale), et d’Amazon Comprehend (Traitement automatique du langage naturel) pour une capacité de recherche de contenus encore plus riche.

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  • Création de contenu plus intelligente
  • Création de contenu plus intelligente

    Adoptez une création de contenu à l’échelle, plus intelligente et dynamique, à l’aide de l’extraction de données associée à l’engagement utilisateur.

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    Media-Entertainment-Industry_Smarter-content-creation
  • Moteurs de recommandation
  • Moteurs de recommandation

    Fournir un contenu personnalisé à grande échelle rend le consommateur beaucoup plus impliqué. Amazon SageMaker accélère la création, le test et le déploiement d’algorithmes propriétaires pour que les petites comme les grandes sociétés offrent des contenus adaptés et personnalisés.

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    Media-Entertainment-Industry_Recommendation engine

Études de cas et ressources

MLB Statcast

La Major League Baseball (MLB) utilise les services de Machine Learning d’AWS pour alimenter Statcast AI, la technologie de suivi lui servant à analyser les performances des joueurs lors de chaque jeu sur MLB.com et le réseau MLB. De plus, le Laboratoire de solutions Amazon ML travaille de concert avec le MLB pour améliorer l’expérience du spectateur avec des contenus toujours plus personnalisés par marché et par région géographique.

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Hearst

Hearst souhaitait développer une plate-forme afin d’analyser en temps réel les événements de flux de clics et le contenu en vogue pour fournir les données à ses éditeurs en quelques minutes. L’entreprise transmettait 30 To de données de flux de données par jour, depuis 300 sites web. Cette plate-forme lui a permis de fournir un contenu encore plus ciblé à ses clients.

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Statistiques nouvelle génération de la NFL

La NFL capturait les informations en temps réel grâce à une technologie RFID (ID de radio-fréquence) intégrée à l’équipement des joueurs. Les technologies de Machine Learning et d’analyse AWS ont pu utiliser ces données pour développer de nouvelles façons de visualiser l’action sur le terrain et aider le NFL à anticiper des formations, des trajectoires et des événements clés. Les données ont également permis d’améliorer les émissions et les informations post-game, renforçant ainsi l’engagement du client.

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Amazon Rekognition pour le secteur Médias et divertissement

Découvrez comment la technologie de vision par ordinateur permet aux professionnels des médias de générer des informations utiles rapidement et à moindre coût en identifiant automatiquement les contenus des images et des vidéos. En quelques clics, intégrez une intelligence artificielle à vos flux de travail de médias avec Amazon Rekognition, un service d’analyse d’images et de vidéos utilisant le deep learning.

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Mise en route

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