在這個數據爆炸的時代，收集數據本身是不夠的。它需要被加工，切片和切割，以獲得經營和發展業務的洞察力。不幸的是，當今世界上大多數可用的數據是非結構化的和隱藏的，使得在沒有顯著的人類參與的情況下難以處理。媒體行業的大部分數據都屬于這一類，但已經開始改變。
任何視頻文件，并將大量的非結構化數據交織在其結構中這需要密切的人類參與才能理解和解碼。它需要人力來完成內容管理，處理，解釋，質量檢查等最基本的工作，然后才能標記為可供分發。有趣的是，人工智能和ML算法，特別是深度學習，現在達到了與人類精確度相當的水平，以大規模地執行大部分這些任務。人工智能處于有利位置，既可以自動執行工作流程活動，也可以從隱藏資產“數據”中獲得巨大的洞察力。因此，媒體行業目睹了自然語言處理（NLP），面部識別，異常檢測等領域的幾位獲獎者，其中人工智能以其無與倫比的效率實現大規模自動化。2107標志著人工智能在廣播中開始收獲豐厚紅利的重要一年，內容管理，后期制作，廣告和更多垂直行業。他們說，這只是AI之旅的開始！
預測分析和深度學習
預測分析使用了一個重要的假設，即未來的行為可能受過去趨勢的影響，并且在大多數情況下，它在一段時間內保持良好。在這些預測模型的基礎上，一組假設將多個獨立變量結合在一起（例如，對于內容個性化的變量——如年齡、性別、財務狀況、教育、內容興趣），以建立統計相關性。正是這些相關性的集體強度和程度，可以預測未來的行為。在這里閱讀更多關于預測分析的知識。最近，利用神經網絡來產生人類大腦般的分析能力的深度學習正在使機器學習到更高的認知水平。通過模擬人腦對情境的反應，歐洲服務器租用 云服務器，深度學習帶來了從舊學校暴力決策樹到更真實的事物的顯著轉變。
過去幾十年來，AI和ML一直在學術和研發領域，直到最近幾年，真正的產業整合才開始取而代之。人工智能帶來的技術可以自動執行大部分人力密集的任務，并且具有可擴展性，計算速度和可重復性等優點。通過自動化內容管理，媒體操作中的現有任務以及改善客戶參與度和體驗，它有很大的潛力來實現嚴重的成本節約。例如，AI可以自動執行復雜的音頻/視頻同步工作，從而節省大量的人工人力，并減少人為錯誤。以下是媒體和娛樂行業進入前十大AI轉型領域。
1、深入的視頻分析，翻譯，轉錄和標記 -? AI花了幾年的時間來完善手寫識別并迅速轉向自然語言理解（NLU）。現在它已經加速超越自然語言和元數據處理，深入深入分析內容。機器主導的自動化將口述音頻轉換成可讀文本，轉錄變得近乎實時。我們都看到了Alexa，Cortana和Google語音的早期到來。神經網絡訓練系統正在取代傳統的單詞轉換，通過增加新的情境和意圖相關維度。預計未來3年，AI將完全接管轉錄和翻譯活動，并將駐留在日常使用的音頻設備上。
深度視頻分析是另一個有趣的領域，通過學習場景變化，位置參考，語音，面部和物體識別，云服務器租用，導致視頻見解的多方面擴展。這種智能在豐富內容分類和適當標記內容方面有很長的路要走，這提高了內容鏈接，搜索和關聯的準確性。在這里，人工智能通過機器驅動索引，元數據標記，編目等方式顯著改變整個內容管理環境，將手動流程轉變為高度自動化的工作流程。視頻翻譯為多種語言和方言以及多語言字幕，有助于將內容的可尋址市場擴大到比以往更多的受眾。
2、基于語音的虛擬助理 -?在過去的兩年中，像Alexa，Google家庭和語音遙控器（如Siri和Roku）的語音助理已經開始通過完善基本的菜單導航功能來消除笨重的電視遙控器。接下來是在用戶跟進命令的幫助下進行內容搜索和發現的情報。使用監督式學習算法的人工智能現在可以為虛擬助手提供動力，將消費者的知識圖，地理坐標，語音輸入和豐富的內容元數據（演員表，摘要，報價，位置等）結合起來提供個性化推薦。虛擬助手了解語言特征，情感和用戶意圖的能力使他們更智能，直觀和成熟的對話系統增加了更好的客戶體驗。隨著個人數字關系變得更加深刻，
3、優化的視頻編碼和傳輸 -引入自適應比特率（ABR）流后，視頻流有一個主要的優點。ABR編碼將原始文件的小塊創建為不同的比特率，以基于可用帶寬為客戶端提供服務（請閱讀此處以了解更多關于流媒體）。通過引入技術來提高固定比特率分塊到基于場景的編碼，人工智能正在付出更多的努力。人工智能通過學習多個質量度量的場景復雜度，可以確定所需的壓縮級別并給出編碼視頻，系統可以確定幀級復雜度和最佳壓縮參數，同時保持質量跟蹤。Netflix掌握了這項技術，即使在比特率較低的情況下，也可以生成精確的編碼流。這種新的編碼方式正在徹底改變為不斷增長的新興經濟體觀眾提供不間斷視頻的方式，在這些新興經濟體中，手機上的低帶寬網絡是觀看視頻的最主要平臺。人工智能還通過根據觀眾位置，網絡擁塞等優化所需比特率來提高在線媒體播放器的性能。
