Amazon Web Services ブログ

Category: Media & Entertainment

AWS Content Analysis ソリューションのご紹介

AWS Content Analysis ソリューションは、コンテンツベースの完全に自動化された動画検索エンジンです。AWS の画像認識と音声解析の AI サービスを使用して動画コンテンツを定量化し、その後、ユーザーが指定した検索条件に従って動画コレクションを閲覧できるように動画をカタログ化します。このソリューションは、検索用に動画アーカイブをカタログ化するために必要な人間の関与を劇的に減らすことができる自動化を提供します。

Media Insights Engine で AWS 上のマルチメディアアプリケーションを迅速にプロトタイプする方法

AWS は、動画、画像、音声、テキストを分析し変換するための強力なサービスを提供しています。しかし、これらのサービスを利用するには、AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon S3 などの汎用 AWS API をビルディングブロックとして使用する必要があります。私たちは、マルチメディアアプリケーション開発者にはマルチメディア専用に構築された API の方が有益であると考え、それを開発しました。このブログでは、そのフレームワークである Media Insights Engine について説明します。このフレームワークは、開発者が地道な作業よりも、アプリケーションをインパクトのあるものに集中できるようにすることを目的としています。

Hugging-Face-Logo

ドキュメントの要約を Hugging Face on Amazon SageMaker で民主化する

ドキュメントの要約は、M&E 業界における重要なユースケースの一例です。記事の見出しの作成からプッシュ通知用の短文要約の作成まで、自動化された文書要約ソリューションは、コンテンツプロバイダーが消費者とより効果的にエンゲージメントを築くのに役立ちます。従来、要約作業は手作業で行われていました。しかし、特に最近のユーザー作成コンテンツの爆発的な増加により、それは必ずしも実用的ではありません。最新の自然言語生成（NLG）モデルは、高品質の文書要約を自動生成することができます。そして、 Amazon Web Services（AWS）パートナーからのソリューションは、これらのモデルの使用を容易にします。AWS パートナーである Hugging Face 社の Transformers ライブラリと Amazon SageMaker – ML を併用すれば、すべてのデータサイエンティストと開発者が、これらのモデルをこれまで以上に簡単に利用できるようになります。このブログ記事では、Amazon SageMaker を使用して、Hugging Face ライブラリを使用した最先端の文書要約ソリューションをデプロイする方法について説明します。

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