Испытание
Медиа-производственная компания изо всех сил пыталась справиться с постоянно растущим объемом видеоконтента, который она производила. Компания вручную обрабатывала и классифицировала видеоконтент, что было трудоемким и трудоемким процессом. Компания также была обеспокоена точностью ручной классификации и категоризации.
Решение
Медиа-производственная компания в партнерстве с Omdena разработала решения для анализа видео на базе искусственного интеллекта для автоматизации обработки и категоризации контента. Команда специалистов по данным и инженеров машинного обучения Omdena разработала множество моделей машинного обучения для извлечения функций из видеоконтента, таких как объекты, люди, сцены и действия. Затем модели машинного обучения были обучены классифицировать и классифицировать видеоконтент на основе извлеченных функций.
Полученные результаты
Решения для анализа видео на базе искусственного интеллекта оказались очень успешными. Решения помогли медиа-производственной компании сократить время и усилия, затрачиваемые на обработку и категоризацию видео, на 50%. Решения также помогли компании повысить точность процесса классификации и категоризации видео на 10%.
Преимущества
Решения для анализа видео на базе искусственного интеллекта предоставили медиакомпании ряд преимуществ, в том числе:
- Сокращение времени и усилий, затрачиваемых на обработку и категоризацию видео.
- Повышена точность классификации и категоризации видео.
- Повышение эффективности рабочих процессов медиапроизводства
- Снижение затрат
Заключение
Разработка и внедрение решений для анализа видео на базе искусственного интеллекта стали успехом для медиа-компании. Решения помогли компании сократить расходы, повысить эффективность и производить более качественный контент.
Уроки выучены
Из этого тематического исследования можно извлечь несколько ключевых уроков:
- Решения для анализа видео на базе искусственного интеллекта могут быть очень эффективными при автоматизации задач обработки и категоризации видео для компаний, производящих медиа.
- Важно собрать и подготовить большой и разнообразный набор данных маркированного видеоконтента для обучения точных и эффективных моделей машинного обучения.
- Также важно оценить производительность моделей машинного обучения на отложенном наборе тестов, прежде чем развертывать их в рабочей среде.
- Следуя этим шагам, медиа-компании смогут успешно разрабатывать и внедрять решения для анализа видео на базе искусственного интеллекта, которые помогут им повысить свою эффективность и производить более качественный контент.
Похожие тематические исследования:
- Автоматическая модерация контента для платформы социальных сетей
- Рекомендации по персонализированному контенту на основе искусственного интеллекта для ведущей компании электронной коммерции
Пост «Расширенный анализ видео для медиа-компании» впервые появился на сайте Omdena | Создание решений искусственного интеллекта для решения реальных проблем.