Latinoamérica. El Machine Learning es una herramienta para el al análisis estadístico que se basa en la inteligencia artificial. La compañía Mediastream explicó que esta tecnología utiliza para encontrar patrones, tendencias, agrupar individuos o automatizar procesos con información de gran volumen, para facilitar la toma de decisiones.
Esta tecnología está ganando cada vez más espacio en todas las industrias y ya no es exclusiva de los medios más grandes, como los buscadores Google y Yahoo o las redes sociales Facebook y Twitter, todas las cuales emplean el machine learning para las más diversas tareas, desde entender las intenciones de búsqueda hasta el reconocimiento facial.
De acuerdo con Cloudera, a finales de 2018 un 35% de las empresas más grandes en Europa implementa machine learning en todos sus departamentos y otro 31% lo hace parcialmente. Además, un 58% de las empresas ve al análisis de datos como un activo importante a nivel estratégico.
Hoy, en la industria de la televisión y distribución de contenidos también se ha vuelto frecuente el machine learning, desde ver películas y series en streaming hasta escuchar música.
Aprendizaje supervisado y no supervisado
La diferencia entre los procesos de aprendizaje en el machine learning consiste en que en el aprendizaje supervisado existe una asistencia humana, mientras que en el aprendizaje no supervisado, los algoritmos automatizan la información.
Si alimentamos al sistema con clips de noticias y lo hacemos usando la etiqueta "noticias", el sistema creará categorías que generalicen las características en estos ficheros, para posteriormente decidir si un video contiene una noticia o no. Esto es un sistema de aprendizaje supervisado y un ejemplo de tareas de clasificación.
Si por el contrario ofrecemos al sistema múltiples clips para que los ordene, lo que obtendremos serán categorías que contienen los videos bajo etiquetas creadas automáticamente. Esto es un ejemplo de un modelo no asistido y de clustering, en donde el sistema crea conjuntos que describen significativamente la pertenencia de cada elemento.
Cómo el machine learning mejora la gestión de contenidos
La generación automática de categorías (clustering) permite entre otras cosas analizar nuestros contenidos, ejemplo, identificar personas o marcas, sus sentimientos y expresiones, además de optimizar los procesos internos de organización del contenido.
Este es un ejemplo de algunas de las posibilidades más evidentes en que se puede utilizar el machine learning para la gestión de contenido audiovisual, pero hay muchas otras maneras en que esta tecnología permite mejorar el servicio:
- Sentimientos y emociones: evalúa las expresiones de las personas que aparecen en los videos. Ejemplo: evaluar cómo se están expresando nuestros rostros, que tipo de sentimientos proyectan.
Optimización de procesos: Encuentra de manera fácil rostros, marcas y otros elementos dentro de tu contenido. Ejemplo: Buscar marcas que hayan aparecido dentro de un video. Encuentra el o los momentos exactos, optimizando los tiempos de tu equipo editorial
Generación de keywords de forma automática
Transcripción automática de contenido
Sistemas de Recomendación: con base en la información previa podemos ubicar a un elemento en una categoría.
Detección de Anomalías: facilita la detección de eventos que distan significativamente de los que se encuentran registrados. Ejemplo: identificar la carga de videos con contenido inapropiado
Asociación: rastrea eventos que ocurren en condiciones similares. Ejemplo: describir si los usuarios usan la plataforma durante un evento deportivo en vivo y anticiparse a recomendar eventos futuros.
Mediastream Plataform ya cuenta con un módulo de machine learning que te permitirá optimizar la gestión de los contenidos audiovisuales y entregar así la mejor experiencia al usuario final.
