미디어 애플리케이션을 위한 기계 학습
기계 학습, 인공 지능 및 딥 러닝의 차이점
기계 학습이란 기존 데이터 간의 관계를 이해하여 새로운 데이터에 대한 예측을 생성하는 모델을 구축하는 학습 알고리즘의 사용을 말합니다. 기계 학습이라는 용어는 인공 지능과 혼용되는 경우가 많지만, 사실 이 용어들은 관련성은 있지만 개별적인 개념을 말합니다.
인공 지능은 명시적 프로그래밍 없이 실제 세계를 감지, 학습, 추론, 행동 및 적응할 수 있는 능력을 말합니다. 대체로 어느 정도의 인간다운 지능을 보여줄 수 있는 시스템으로 정의할 수 있습니다.
따라서 인공지능의 경우 명시적인 인간의 지시 없이 컴퓨터가 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 솔루션을 구축하는 것이 전반적인 개념이라면, 기계학습은 개발자들이 이러한 능력을 만들어 내는 방법입니다.
딥 러닝은 기계 학습을 거론할 때 자주 사용되는 세 번째 용어입니다. 명확한 수학적 알고리즘을 사용하는 대신에, 딥 러닝은 뇌가 어떻게 작동하는지를 모델링하려고 시도하며 신경망이라고 불리는 시스템을 통해 학습합니다.
핵심 사항: 지난 수십 년 동안 각각 주목을 받았던 때가 있었던 규칙 기반 시스템과 지식 기반 시스템을 통해 인간과 유사한 특성을 보여줄 수 있는 시스템을 구축하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 하지만 기계 학습은 통계에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 그래서 기계 학습 도구 및 서비스를 사용하여 인공 지능 애플리케이션과 시스템을 구축하는 것입니다.
인공 지능
명시적 프로그래밍 없이 실제 세계를 감지, 학습, 추론, 행동 및 적응합니다.
기계 학습
학습 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 모델을 구축하는 컴퓨팅 방법입니다(지도, 비지도, 준지도 또는 강화 모드).
딥 러닝
연속적으로 복잡한 표현을 학습하는 여러 계층의 뉴런으로 이루어진 신경망에서 영감을 받은 알고리즘.
클라우드 기계 학습은 어떻게 다릅니까?
대규모 컴퓨팅 파워, 데이터 레이크, 보안, 분석 기능 및 클라우드 서비스와 통합 기능이 결합되면서 기계 학습이 틈새시장의 실험적 기술에서 필수적인 비즈니스 빌딩 블록으로 바뀌고 있습니다.
오늘날 기업은 분석을 위해 데이터를 준비하고, 기계 학습 모델을 구축 및 개선하고, 음성 인식, 이미지 및 비디오 분석, 예측 및 추천 제공, 기타 많은 지능형 솔루션을 비롯한 최종 사용자 코그너티브 애플리케이션을 활용하기 위해 더 많은 기계 학습 도구를 사용하고 있습니다.
그 결과, 기계 학습은 일상 업무에 사용하는 시스템, 프로세서 및 정보 기술에서 새로운 통찰력, 발견 및 효율성을 드러내고 있습니다. 거의 모든 비즈니스 또는 창의적인 노력의 기반이 되는 핵심 인프라는 작업 산출물 및 이와 상호 작용하는 사람과 프로세스에 가치를 더하는 방식으로 기계 학습 기술을 통해 향상될 수 있습니다.
이는 기계 학습을 통해 비디오 콘텐츠의 가치를 높이고 탁월한 고객 경험을 창출할 수 있는 모든 영역, 즉 미디어 및 엔터테인먼트, 엔터프라이즈 및 공공 부문의 비디오 공급업체의 경우 더욱더 그렇습니다.
특히 비디오 공급업체의 경우, 비디오의 클라우드 기계 학습 도구용 애플리케이션은 매우 방대하며 지속적으로 개발되고 지속적으로 개선되고 있습니다.
비디오를 위한 클라우드 기계 학습의 이점은 무엇입니까?
현대 비디오 공급업체는 공통적으로 다음과 같은 몇 가지 질문을 합니다.
- 어떤 배우들이 장면에 나오나요?
- 특정 단어는 언제 나오나요?
- 화면에 어떤 개체가 있나요?
- 언급한 배우/장면/단어/개체가 존재한다는 것을 알게 되면, 필요할 때 정확하게 이를 검색하려면 어떻게 해야 하나요?
클라우드 비디오 기계 학습은 이러한 질문에 답을 할 수 있는 간편한 방법을 제공합니다. 다음은 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
검색 가능한 비디오 아카이브: 클라우드 기계 학습 서비스를 사용하면 비디오 팀이 비디오 아카이브의 자산에 대한 카탈로그 작업을 하고, 자산을 검색 및 구축하는 데 소비되는 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있습니다. 기계 학습 기반의 콘텐츠 인덱싱 및 메타데이터 생성을 통해 많은 애플리케이션을 지원할 수 있으며 상당한 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 많은 브로드캐스터가 대규모의 비디오 콘텐츠 아카이브를 유지 관리해야 하는 데 원본 출처가 각기 다르고 일관성 없이 자산을 태깅하는 경우가 많습니다. 기계 학습 도구를 사용하면 검색을 위해 콘텐츠를 태깅하는 시간 소모적인 수작업을 제거할 수 있고 빠르고 정확한 검색을 위해 비디오 콘텐츠 라이브러리를 최적화할 수 있습니다.
자동 비디오 자막: 자막 데이터는 비디오를 모든 고객에게 유용하며 액세스 가능하게 만드는 데 필수적입니다. 그러나 비디오 자산을 글로 변환하고, 여러 가지 화면과 디바이스에서 접근성을 보장하는 데 필요한 다양한 형식으로 정확한 자막을 제작 및 통합하는 프로세스는 비용이 많이 들고 오래 걸릴 수 있습니다. 대량의 콘텐츠에 대한 자막을 생성해야 하는 경우, 관련 비용과 시간이 감당할 수 없을 정도로 증가하게 됩니다.
클라우드에서 비디오를 처리하고 분석할 수 있는 기계 학습 도구의 등장은 콘텐츠 공급자에게 자막 생성 프로세스를 자동화하는 강력하고 확장 가능한 프로세스를 제공합니다. 수천 시간의 비디오를 보유하고 있으며 고객이 설정한 접근성 요구 사항을 충족하기 위해 자막이 필요한 온라인 교육 공급업체와 같은 회사에서는 이를 통해 상당한 시간 및 노동을 절감할 수 있습니다.
비디오 클립 생성: 전통적으로 비디오 클립을 생성하고 게시하는 프로세스에는 원시 비디오에서 관련 콘텐츠를 식별하고, 타입 코드가 기록된 클립을 생성한 다음, 소셜 채널에 게시하기 위해 해당 클립을 트랜스코딩, 패키징 및 배포하는 수동 워크플로가 필요했습니다.
이렇게 손이 많이 가는 다단계 프로세스로 인해 지연이 발생하고 특히 라이브 이벤트 브로드캐스트의 경우 기회를 놓칠 수 있습니다. 이제 기계 학습 도구는 프로세스의 주요 단계를 자동화하여 브로드캐스터가 거의 실시간으로 시청자 화면에 고가치 클립을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이는 소셜 미디어가 가진 즉시성의 힘에 훨씬 더 적합합니다.
개인화 및 수익화: 스트리밍 비디오의 수익 기회를 최적화하기 위해 콘텐츠 공급업체는 개인화된 광고와 같이 개별 사용자를 대상으로 하며 각 시청자에게 맞춤형으로 전달되는 광고를 제공할 수 있는 인프라를 갖춰야 합니다.
기계 학습으로 향상된 비디오 워크플로를 통해 콘텐츠 공급업체는 이제 시청자가 사용하고 있는 디바이스 유형, 시청자에 대한 인구 통계 정보 또는 심지어 스트리밍되고 있는 콘텐츠에 대한 정보와 같은 다양한 요소를 기반으로 개인화된 광고를 원활하게 삽입할 수 있습니다. 이를 콘텐츠 인식 광고 삽입이라고 합니다.
분석 및 측정: 오늘날의 비디오 워크플로에는 라이브 및 VOD 스트림과 이를 뒷받침하는 인프라에 대한 끝이 없어 보이는 양의 정보를 측정하고 보고할 수 있는 기능이 있습니다. 개별 구성 요소, 주요 프로세스, 전체 워크플로의 성능과 관련된 데이터를 측정하여 실시간 알림 또는 장기 분석에 사용할 수 있습니다.
새로운 통찰력과 발견 사항을 식별하기 위해 기계 학습 시스템의 애플리케이션은 콘텐츠 공급업체에 워크플로 성능, 네트워크 리소스 사용, 수익화 결과 등을 비롯하여 비디오 워크플로의 모든 측면을 최적화할 수 있는 새로운 방식을 제공합니다.
미래의 기계 학습 비디오 애플리케이션에는 어떤 것이 있습니까?
보안: 클라우드 보안과 관련된 주요 우려 사항 중 하나가 액세스 제어입니다. 예를 들어 비디오 공급업체는 직원들이 실수로 미개봉 블록버스터 영상과 같은 비공개 콘텐츠를 노출할 가능성을 방지하고자 합니다. ‘기계 학습 보안 가드’는 다른 사람이 알아차리기 전에 현장에서 보호 콘텐츠를 탐지하여 이러한 문제를 방지할 수 있습니다.
콘텐츠 권한: 비디오 공급업체의 또 다른 골칫거리는 누군가 프레임 속도를 초당 1프레임씩 느리게 하는 등 워터마크 또는 콘텐츠 필터를 피하는 속임수를 써서 저작권이 있는 비디오 콘텐츠를 온라인에 게시하는 경우입니다. 스튜디오 스크립트 또는 저작권자 콘텐츠가 로드된 기계 학습 솔루션을 상상해 보십시오. 이 데이터를 통해 솔루션은 웹에서 새로운 콘텐츠를 스캔하고 스크립트와 일치하는 대화와 오디오를 인식할 수 있습니다.
동영상 데모: 스포츠 비디오에서의 기계 학습
프레임 기반 분석: AWS Elemental Media Services와 Amazon Rekognition을 결합한 이 데모에서 얼마나 쉽게 장면의 사람들을 식별 및 추적하고, 해당 장면의 메타데이터를 작성 및 공개하며, 놀랍도록 빠르고 지능적인 검색 기능을 활용할 수 있는지 알아보십시오.