M&E 的機器學習和分析
使用 AWS Machine Learning and Analytics 進行自動化、增強及創新。M&E (媒體與娛樂) 公司都被淹沒在資料之中，然而大多數公司都不知道如何解開這個價值。機器學習和分析會分析客戶、內容和營運資料，產生製作更好內容、基礎架構和貨幣化策略的可行洞見，以提供您在這個競爭場域中最佳化商業決策時所需的情報。
使用案例
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自動產生中繼資料
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聰明便利的內容製作
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推薦引擎
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自動產生中繼資料
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自動產生中繼資料
媒體分析解決方案可協助您處理、分析及擷取您內容中鎖定的中繼資料。此解決方案利用 AWS Step Functions、Amazon Rekognition (影像辨識)、Amazon Transcribe (語音轉換文字) 與 Amazon Comprehend (自然語言處理) 提供更豐富的內容搜尋能力。
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聰明便利的內容製作
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推薦引擎
案例研究與資源
MLB Statcast
美國職棒大聯盟 (MLB) 使用 AWS 的機器學習服務來驅動 Statcast AI (MLB 所使用的追蹤技術，可分析 MLB.com 和 MLB Network 上每場球賽的球員表現)。此外，Amazon ML Solutions Lab 也與 MLB 合作，針對各種市場和地區提供更加個人化的內容，以持續提升觀眾的體驗。
Hearst
Hearst 需要開發一個用來分析即時 clickstream 事件和趨勢內容的平台，以在數分鐘內取得資料給他們的編輯人員。他們每天從 300 網站傳輸 30 TB 的 clickstream 資料，讓他們能夠提供更相關的內容給消費者。
NFL Next Gen Stats
NFL 透過球員配備中的無線電頻率 ID (RFID) 擷取即時資訊。AWS Machine Learning and Analysis 能夠利用此資料來開發將球場上的動作視覺化的新方法，並協助 NFL 預測編隊、路線和重要事件。此外，他們還能從這些資料增強廣播內容和賽後洞見，以建立更深厚的消費者參與感。
Amazon Rekognition for M&E
了解電腦視覺技術如何藉由自動識別圖片和影片的內容，讓媒體專業人員能夠以快速且低成本的方式產生有價值的洞見。利用 Amazon Rekognition 這項深入學習的圖片和影片分析服務，只要按幾下，即可將人工智慧整合至您的媒體工作流程中。
