Machine Learning и аналитика для мультимедиа и индустрии развлечений

Внедряйте автоматизацию, усовершенствования и инновации с помощью AWS Machine Learning и аналитики. Хотя компании в сфере мультимедиа и развлечений располагают огромным количеством данных, лишь немногие знают, как раскрыть их ценность. Машинное обучение и аналитика предоставляют выводы, необходимые для оптимизации бизнес‑решений в условиях конкуренции, путем анализа клиента, контента и операционных данных с целью получения полезной аналитической информации для повышения качества контента, инфраструктуры и стратегий монетизации.

Michelle McKenna‑Doyle Shares How the NFL Can Take ‘Next Gen Stats’ to the Next Level

Примеры использования

  • Автоматическая генерация метаданных
  • Создание более интеллектуального контента
  • Сервисы рекомендаций
  • Автоматическая генерация метаданных
  • Автоматическая генерация метаданных

    Решение для анализа мультимедиа позволяет обрабатывать, анализировать и извлекать метаданные, заблокированные в контенте. Это решение использует AWS Step Functions, Amazon Rekognition (распознавание изображений), Amazon Transcribe (преобразование речи в текст) и Amazon Comprehend (обработку естественного языка) для расширения возможностей поиска контента.

    Подробнее »

    Media-Entertainment-Industry_Automated-metadata-generation_02
  • Создание более интеллектуального контента
  • Создание более интеллектуального контента

    Создавайте более интеллектуальный динамичный контент в любом масштабе, извлекая метаданные и взаимодействуя с пользователями.

    Подробнее »

    Media-Entertainment-Industry_Smarter-content-creation
  • Сервисы рекомендаций
  • Сервисы рекомендаций

    Поставка индивидуально настроенного контента в нужном масштабе позволяет намного сильнее заинтересовать клиента. Amazon SageMaker ускоряет сборку, тестирование и развертывание собственных алгоритмов как для крупных, так и для небольших компаний, что дает возможность предлагать актуальный индивидуально настроенный контент.

    Подробнее »

    Media-Entertainment-Industry_Recommendation engine

Примеры использования и ресурсы

MLB Statcast

Главная лига бейсбола (MLB) использует сервисы машинного обучения AWS для управления Statcast AI – технологией отслеживания для анализа действий игроков в каждой игре. Результаты анализа публикуются на веб‑сайте MLB.com и в сети MLB. Кроме того, Amazon ML Solutions Lab работает совместно с MLB над индивидуальной настройкой контента в зависимости от рынка и географического региона, чтобы улучшить впечатления аудитории от просмотра.

Подробнее »

Hearst

Компании Hearst требовалась платформа для анализа тенденций просмотра контента и истории посещений в режиме реального времени, чтобы редакторы могли получать данные за считаные минуты. Объем данных ежедневной истории посещений, собираемых с 300 веб‑сайтов, достигал 30 ТБ. Благодаря AWS компания стала предоставлять клиентам более актуальный контент.

Подробнее »

НФЛ: Next Gen Stats

НФЛ захватывает информацию в режиме реального времени с помощью идентификационной радиометки (RFID) в снаряжении игроков. Благодаря AWS Machine Learning и аналитике эти данные удалось использовать для разработки новых способов визуализации действий на стадионе, а также помочь НФЛ с прогнозированием расстановки игроков, маршрутов и ключевых событий. Кроме того, эти данные помогли улучшить трансляции и анализ результатов игры, чтобы сильнее заинтересовать зрителей.

Подробнее »

Amazon Rekognition в сфере мультимедиа и развлечений

Узнайте, как технология машинного зрения позволяет специалистам в области мультимедиа получать ценные аналитические данные быстрее и дешевле путем автоматического распознавания содержания изображений и видео. Amazon Rekognition, сервис анализа изображений и видео на основе глубокого обучения, позволяет внедрить искусственный интеллект в рабочие потоки мультимедиа за несколько щелчков мышью.

Подробнее »


Начало работы

Мы можем помочь вам начать работу, предоставив консультации отдела продаж и архитекторов решений, либо вы можете приступить к разработке самостоятельно уже сегодня.