机器学习在媒体领域的应用

如今，媒体已成为当今世界最有影响力的强大媒体之一，并且在过去几十年中，媒体的应用迅速增加。它是一个包含所有印刷、数字和电子通信手段的术语。内容创作是媒体行业不断转型并面临日益激烈市场竞争的关键因素之一，这种竞争迫使媒体行业降低运营成本，并同时通过提供内容来产生更多收入。随着媒体行业的不断发展，机器学习和人工智能技术的应用也在很大程度上增加了。人工智能和机器学习以多种方式帮助媒体行业，例如使视觉内容更具交互性、趣味性、用户友好性，并提高效率。

在本主题“媒体中的机器学习应用”中，我们将讨论各种对媒体和娱乐行业以及不断增长的业务带来更多利润和收入的机器学习应用。因此，让我们从简要介绍媒体行业的机器学习以及媒体与娱乐行业所需的一些流行机器学习应用开始。

媒体行业的机器学习

媒体和娱乐行业在全球范围内实现了指数级增长。随着机器学习赋能的高速网络系统和热门视频流媒体平台的应用，用户可以不间断地访问无限内容。

根据 Statista 发布的信息，2011 年至 2025 年全球娱乐和媒体市场的价值已大大增加。

根据报告，2020 年全球娱乐和媒体市场的价值下降到两万亿美元。然而，2021 年的预测显示，收入将再次开始增长，并超过疫情前的水平，达到 2.2 万亿美元。媒体行业的快速增长主要归因于大多数人正在使用 YouTube、Facebook 和 Netflix 等在线平台，而不是传统的电视频道和 FM 广播。

媒体中的机器学习（ML）应用

机器学习的应用在媒体行业的快速发展中扮演着重要角色，这些应用以各种形式呈现，例如展示和*分发视觉内容、音频内容（2D 和 3D）、数字广告、产品推荐、目标受众定位、内容分类和归类、元数据标记、自动转录、虚拟个人聊天机器人、检测和删除虚假信息或情绪分析*等。

以下是媒体中机器学习的一些重要应用及其示例：

• 内容个性化和推荐
  公司提供服务，让用户可以根据自己的偏好和过往经历来个性化音频和视频内容。YouTube、Netflix、Spotify 等大型公司都提供了这项功能，以使其服务更可靠、用户更友好。
  机器学习有助于收集用户数据、行为和人口统计信息，并据此为他们推荐他们过去最喜欢的内容。各种机器学习算法和深度学习方法有助于为用户提供更个性化的内容。通过这种方式，公司正在利用机器学习技术来增加客户群，并提供比市场上其他竞争对手更好的客户服务体验。
  例如，Netflix 是一款基于美国的应用程序，为用户提供各种娱乐服务。如果你喜欢动作类网络剧，并且过去曾搜索过类似的电影，那么 Netflix 会根据你的兴趣自动推荐其他类似的网络剧。另一方面，在亚马逊购物时，它也会根据你的兴趣自动向用户推荐更多类似的产品。
• 数字广告和目标受众
  数字广告是在线推广业务和获取收入的最简单方法之一。它在品牌建设和业务推广方面发挥着重要作用。机器学习（ML）技术在使数字广告更精准、更有效方面发挥着重要作用。此外，它还有助于构建转化率更高的目标受众。转化率是指通过你平台上的广告购买产品/服务的用户数量。
  让我们来了解 Google AdSense 的一个流行示例，它根据用户的过往历史和偏好来展示广告。如果用户曾在网络浏览器或电子商务网站上搜索过 Apple iPhone，那么它就会开始在不同的网站上展示类似类别产品。因此，Google 也使用人工智能和机器学习技术来帮助广告商定位正确的受众，并从广告中获得最大产出。
• 内容分类和归类
  基于用户偏好的内容分类和归类是 YouTube、Amazon Prime、OTT 等媒体和娱乐平台的重要目标之一。这些平台利用各种机器学习算法来区分不同类型的音乐视频、歌曲、电影或网络剧。在媒体和娱乐行业实施机器学习技术和算法可以自动化内容分类和归类，从而开发出更具用户友好性的环境。
• 元数据标记、字幕和自动转录
  媒体和娱乐行业发布的内容需要让受众能够理解。因此，人工智能可以帮助识别视频和其他在线内容，并为它们分类元标签和描述。
  此外，电影、音乐视频和电视节目还可以通过自然语言处理等人工智能技术，结合机器学习和深度学习，转录成不同的语言。电影的语音会被配成多种不同语言的字幕和音频注释，以吸引全球更多客户。
• 个性化虚拟聊天机器人
  每家企业都需要一个个性化的虚拟助手来帮助其客户远程解决查询。机器学习和人工智能在为媒体和娱乐行业训练和开发虚拟聊天机器人以及提高效率方面发挥着至关重要的作用。这最终有助于这些公司为客户提供更好的服务。
• 识别虚假信息
  如今，社交媒体或其他平台上充斥着大量虚假新闻和帖子。这些虚假新闻会煽动观众对某些事件或社会问题的看法。基于机器学习的技术有助于识别和举报此类内容，并在其传播之前将其删除。
  此外，除了文本内容，一些用户还使用深度伪造技术创建虚假视频或经过编辑的视频。但是，借助机器学习和人工智能的深度伪造检测服务，可以检测、删除和举报这些视频和图像。此外，我们可以通知平台所有者对此类行为采取适当措施，以防止将来再次发生类似事件。
• 使用社交媒体进行情绪分析
  情绪分析被定义为各种组织用来分析社交媒体网站上发布的内容的技术。这些发布的数据可以被收集并再次用于机器学习，以开发能够分析社交媒体平台上人们互动的情绪和感受的机器学习模型。
  例如，Facebook 是世界上最大的社交媒体平台，它提供了一个自由分享对不同话题的观点、内容和意见的空间。分析不同年龄段或来自不同地区或群体的人们的讨论，可以提供有关不同人群的有用见解。
• 报告自动化
  人工智能和机器学习技术被用于自动化公司的业务，并帮助它们做出战略性业务决策。所有大型媒体平台都使用自然语言处理和机器学习技术，从监管机构共享的原始信息中生成频道绩效报告。这些信息以大型 Excel 表格的形式接收。每周分析这些 Excel 表格证明，分析团队要生成和实施有意义的练习非常困难。
• 流媒体质量
  AI 视频增强软件可以帮助媒体和娱乐频道；例如，Netflix 提高了视频质量，并允许设备在流式传输时消耗更少的移动数据。Netflix 已通过嵌入机器学习算法来改进流媒体质量。
• 搜索优化
  每个观众的主要目标是找到互联网上合适的可用内容。有时，找到我们真正需要的东西会非常困难。人工智能和机器学习有助于使搜索结果更符合用户的需求。搜索优化是用于媒体行业最优秀、最流行的机器学习应用之一。

结论

通过本主题，我们了解了人工智能和机器学习如何对媒体和娱乐行业有所帮助。每个媒体和娱乐行业都在使用人工智能/机器学习应用来增强其业务并最大化利润。大数据也帮助人工智能和机器学习为训练机器学习模型提供海量数据，因为机器学习需要大量数据来训练其模型。机器学习模型处理的数据越有效，生成的結果就越高效。