Medya ve Eğlence için Makine Öğrenimi ve Analiz

AWS Makine Öğrenimi ve Analiz ile otomasyon, zenginleştirme ve inovasyon gerçekleştirin. Medya ve Eğlence firmaları veri açısından çok zengin olsa da çoğu şirket bu değerin nasıl ortaya çıkarılacağını bilmez. Makine Öğrenimi ve Analiz, daha iyi içerik, altyapı ve gelir kaynağına dönüştürme stratejileri oluşturmaya yönelik eyleme dönüştürülebilir öngörüler elde edilmesi amacıyla müşteri, içerik ve işletim verilerini analiz ederek bu rekabet ortamında iş kararlarını optimize etmek için ihtiyaç duyduğunuz zekayı sunabilir.

Michelle McKenna-Doyle, NFL’nin “Yeni Nesil İstatistikleri” Bir Sonraki Düzeye Nasıl Taşıyabileceğini Paylaşıyor

Kullanım örnekleri

  • Otomatik Meta Veri Oluşturma
  • Daha Akıllı İçerik Oluşturma
  • Önerilen Altyapı
  • Otomatik Meta Veri Oluşturma
  • Otomatik Meta Veri Oluşturma

    Medya Analizi Çözümü, içeriğinizde saklı olan meta verilerin işlenmesine, analiz edilmesine ve ayıklanmasına yardımcı olur. Bu çözüm, daha zengin içerik arama olanakları sağlamak için AWS Step Functions, Amazon Rekognition (görüntü tanıma), Amazon Transcribe (konuşmayı metne dönüştürme) ve Amazon Comprehend (Doğal Dil İşleme) hizmetlerinden yararlanır.

    Daha fazla bilgi edinin »

    Media-Entertainment-Industry_Automated-metadata-generation_02
  • Daha Akıllı İçerik Oluşturma
  • Daha Akıllı İçerik Oluşturma

    Kullanıcı etkileşimiyle birlikte meta veri ayıklama özelliğinden yararlanarak daha akıllı ve daha dinamik bir şekilde içerik oluşturulmasını mümkün kılın.

    Daha fazla bilgi edinin »

    Media-Entertainment-Industry_Smarter-content-creation
  • Önerilen Altyapı
  • Önerilen Altyapı

    Uygun ölçekte kişiye özgü içerikler sunmak, tüketicilerin ilgisini daha çok çekmenizi sağlar. Amazon SageMaker, büyük ve küçük firmaların ilgili ve kişiselleştirilmiş içerikler sunması için özel algoritmalar oluşturma, test etme ve dağıtma sürecini hızlandırır.

    Daha fazla bilgi edinin »

    Media-Entertainment-Industry_Recommendation engine

Örnek olay incelemeleri ve kaynaklar

F1 Insights

Formula 1, 500 milyondan fazla yarış tutkunu için yarış deneyimini geliştirmek amacıyla makine öğrenimini kullanıyor. Amazon SageMaker’da geçmiş verileri kaynak olarak kullanıp ML algoritmalarını eğiten F1, yarış sonuçlarını giderek artan bir doğrulukla tahmin edebiliyor. F1 veri bilimcileri; sollama olasılığı veya hangi sürücünün pit alanına daha önce gireceği gibi konularda gerçek zamanlı tahminler sağlayan F1 Insights'ı geliştirmek için AWS ile yakın bir çalışma yürüttü.

Daha fazla bilgi edinin »

Hearst

Hearst’ün, editörlerine dakikalar içinde veri sağlamak için gerçek zamanlı tıklama akışı olaylarını ve yükselişte olan içerikleri analiz etmeye yönelik bir platform geliştirmesi gerekiyordu. Hearst, 300 web sitesinden 30 TB günlük tıklama akışı verisi iletti. Böylece, tüketicilere daha ilgili içerikler sunabildi.

Daha fazla bilgi edinin »

NFL Yeni Nesil İstatistikler

NFL, oyuncuların ekipmanındaki radyo frekansı kimliği (RFID) aracılığıyla gerçek zamanlı bilgiler topladı. AWS Makine Öğrenimi ve Analiz, sahadaki hareketleri görselleştirmenin yeni yollarını geliştirmek ve NFL’nin dizilişleri, rotaları ve temel olayları tahmin etmesine yardımcı olmak için bu verileri kullanabildi. Ayrıca, gelişmiş yayınlar ve bu verilerden elde edilen maç sonrası bilgilerle daha derin tüketici katılımı oluşturmayı da başardı.

Daha fazla bilgi edinin »

Medya ve Eğlence için Amazon Rekognition

Bilgisayar görüntü teknolojisinin, medya uzmanlarının görüntü ve video içeriklerini otomatik olarak belirleyerek maliyeti düşürmesine ve hızla değerli öngörüler oluşturmasına nasıl olanak sağladığını öğrenin. Birkaç tıklamayla, derin öğrenim tabanlı görüntü ve video analizi hizmeti Amazon Rekognition ile medya iş akışlarınıza yapay zeka entegre edin.

Daha fazla bilgi edinin »


Kullanmaya başlayın

Satış ve mimari organizasyonumuzun sunduğu danışmanlık hizmeti sayesinde çalışmaya başlamanıza yardımcı olabiliriz. Dilerseniz hemen kendi pilot uygulamanızı başlatabilirsiniz.