视频:虹膜.TV在生产环境中实现机器学习
了解更多关于真实世界视频AI实现的信息 流媒体的下一个事件.
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:字段加斯威特 我要快速地讲一下, 从高的角度来看, 我们如何在生产环境中实现机器学习.
第一个是创建公共数据模型. 这是我, 例如, 脸谱网, 谷歌, 亚马逊, 网飞公司, 他们很擅长做这个, 但是传统的媒体公司在这方面进展缓慢.
第二部分, 视频提到了什么, 如何将我们的api应用到视频播放器中去捕捉观众的行为. 我们将简要讨论如何以符合gdpr的方式做到这一点, 这是一个非常相关的话题对于你们现在正在处理的问题. 最后,你如何发展洞察力,并以实际的方式将其传达给团队.
我们要讨论的第一个组件是元数据摄取和分类法创建, 然后我们会进行其他的步骤. 在创建通用数据模型方面,这里的主要收获是每个业务都是独特的. 如果你是一名播音员, 新闻出版商, 您可能与其他新闻发布商有一些共同点,您可以采用最佳实践. 但你也会有话题, 比如你的论文的部分或你有具体报道的领域.
卡拉会讲到很多例子, 但一个是像奥运会或其他特殊系列. 拥有一个分类法和公共数据模型,使数据模型在未来可以被机器学习操作, 所以你可以围绕它构建业务规则.
第二部分是API集成,与大多数API一样,它相当简单. 但虹膜.电视似乎凌驾于任何播放器之上. 在这个用例中,这是一个Brightcove后端. 虹膜.TV还能够实现API安装, 如果你像甘尼特一样有自己的视频播放器, 这样就很容易积分了.
最后, 在如何个性化视频方面, 一点背景知识:设置指令并使用NLP在资产级别上创建上下文相关数据建立了第一种机器学习系统, 还有什么设备, 一天中的时间, 其他上下文信息, 最后是队列分析.
这三个团队位于业务规则引擎之下,该引擎允许编辑团队或产品团队, 比如甘尼特和《今日美国, 来控制机器学习.
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