Machine Learning: ganhando espaço no mundo do streaming

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O Machine Learning é uma ferramenta para análise estatística baseada em inteligência artificial. É usado para encontrar padrões, tendências, agrupar indivíduos ou automatizar processos com informações de grande volume para facilitar a tomada de decisões.

Essa tecnologia está ganhando cada vez mais espaço em todos os setores e não é mais exclusiva para as grandes empresas, como os mecanismos de pesquisa do Google e Yahoo ou as redes sociais Facebook e Twitter, que usam o aprendizado de máquina para as mais diversas tarefas, do entendimento das intenções de pesquisa ao reconhecimento facial.

Segundo pesquisa realizada pela Cloudera, no final de 2018, 35% das maiores empresas da Europa implementam aprendizado de máquina em todos os seus departamentos e outras 31% o fazem parcialmente. Além disso, 58% das empresas vêem a análise de dados como um ativo importante em nível estratégico.

Hoje, o aprendizado de máquina também se tornou frequente no setor de distribuição de televisão e conteúdo, desde assistir filmes e transmitir séries até ouvir música.

Aprendizado supervisionado e não supervisionado

A diferença entre os processos de aprendizado de máquina é que, no aprendizado supervisionado, há assistência humana, enquanto no aprendizado não supervisionado, os algoritmos automatizam as informações.

Se alimentarmos um sistema com clipes de notícias e o fizermos usando a tag "news", o sistema criará categorias que generalizam as características desses arquivos, para depois decidir se um vídeo contém ou não um item de notícias. Este é um sistema de aprendizado supervisionado e um exemplo de tarefas de classificação.

Se, por outro lado, oferecermos a um sistema múltiplos clipes para que os organize, o que iremos obter serão categorias que contêm os vídeos sob tags criadas automaticamente. Este é um exemplo de um modelo não assistido e de clustering, em que o sistema cria conjuntos que descrevem significativamente a associação de cada elemento.

Como o aprendizado de máquina aprimora o gerenciamento de conteúdo

A geração automática de categorias (clustering) permite, entre outras coisas, analisar nosso conteúdo, por exemplo, identificar pessoas ou marcas, seus sentimentos e expressões, além de otimizar os processos internos da organização de conteúdo.

Este é um exemplo de algumas das possibilidades mais óbvias nas quais o aprendizado de máquina pode ser usado para gerenciamento de conteúdo audiovisual, mas existem muitas outras maneiras pelas quais essa tecnologia permite melhorar o serviço:

• Sentimentos e emoções: avalia as expressões das pessoas que aparecem nos vídeos. Exemplo: avalie como nossos rostos estão sendo expressos, que tipo de sentimentos eles projetam.
• Otimização de processos: encontre facilmente rostos, marcas e outros elementos em seu conteúdo. Exemplo: pesquise marcas que apareceram em um vídeo. Encontre o (s) momento (s) exato (s), otimizando os horários da sua equipe editorial.
• Geração de palavras-chave automaticamente.
• Transcrição automática de conteúdo.
• Sistemas de Recomendação: com base nas informações anteriores, podemos colocar um elemento em uma categoria
• Detecção de anomalias: facilita a detecção de eventos significativamente diferentes dos registrados. Exemplo: identifique o upload de vídeos com conteúdo inapropriado.
• Associação: rastreia eventos que ocorrem em condições semelhantes. Exemplo: identificar  se os usuários usam a plataforma durante um evento esportivo ao vivo e antecipar a recomendação de eventos futuros.

A  Mediastream Plataform já possui um módulo de Machine Learning (aprendizado de máquina) que permitirá otimizar o gerenciamento de conteúdo audiovisual e, assim, oferecer a melhor experiência ao usuário final. Se você quiser saber mais sobre este produto, escreva para contato@mediastream.com.br e um de nossos executivos entrará em contato com você em breve.