엔터테인먼트 산업은 급성장하고 있으며 AI는 그 입력을 제공했습니다. 영화 제작, 광고, 게임 개발 및 다양한 엔터테인먼트 서비스 분야의 많은 전문가들은 AI가 완전히 새로운 AI 창의성에 접근 할 수 있도록 AI를 받아들입니다.
엔터테인먼트 분야의 많은 회사는 2011-2020 년에 AI를 채택하여 투자를 유도하고 청중을 끌어들이는 고품질 컨텐츠를 제공하는 데 중점을 둡니다.
증강 지능 및 로봇은 재미있는 시청자에게 우수한 차세대 경험을 제공하는 응용 프로그램을 찾습니다.
Blizzard Entertainment, Google, Walt Disney World, Intel 및 Microsoft와 같은 기술 및 엔터테인먼트 대기업은 엔터테인먼트 분야에 AI 기반 혁신을 개발 및 도입하고 있습니다.
이 블로그에서는 일부 응용 프로그램에 대한 간략한 개요를 제공하고 엔터테인먼트 산업에서 AI 사용 사례 엔터테인먼트 산업에서 AI의 중요성을 더 잘 이해하도록 도와줍니다.
PWC의 연구 보고서에 따르면 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 수익은 도달 할 것으로 예상됩니다 $2.2 앞으로 XNUMX 년간 XNUMX 조 이 산업의 성장 속도는 느껴 져야합니다 0.2% 2017 년에는 대부분의 회사에서 AI로 전환하여 비즈니스를 성장 시켰습니다.
엔터테인먼트 산업에서 AI의 응용
미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 AI 기술을 사용할 수있는 네 가지 범주는 다음과 같습니다.
#1. 사용자 경험 및 개인화
엔터테인먼트 산업의 고객 경험 개인화가 더욱 복잡 해짐에 따라 대부분의 회사는 인공 지능을 사용하여 수십억 명의 사용자를 위해보다 개인화 된 서비스를 만들고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 온라인 쇼핑을 할 때 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하고 다양한 인터넷 대역폭과 속도를 가진 사용자를위한 비디오 사이트 및 견고성을 찾아보십시오.
인기있는 엔터테인먼트 플랫폼 인 Netflix는 2016 년 XNUMX 월 AI 사용자를 대상으로 최대한의 개인화 된 경험을 제공하기 위해 AI 기술을 채택했습니다. 이 AI 지원 시스템은 영화 / 쇼 / 프로그램 권장 사항을 제공하는 여러 기계 학습 파이프 라인을 자동으로 관리합니다.
2016 년 연간 Netflix 보고서에 따르면 전 세계 93 억 125 천 XNUMX 백만 명의 사용자가 Netflix 응용 프로그램에서 매일 XNUMX 억 XNUMX 천 XNUMX 백만 시간의 영화와 TV 프로그램을 스트리밍하고 있습니다. Netflix 플랫폼의 성공 비결은 사용자가 탐색하거나보고있는 프로그램 또는 비디오를 권장하는 것입니다.
Netflix는 프랑스의 낭트 대학교 및 미국의 남부 캘리포니아 대학교와 파트너십을 맺어 Dynamic Optimizer라는 새로운 기계 학습 방법을 개발하여 특히 인도와 일본의 사용자에게 부드럽고 고품질 스트리밍 경험을 보장합니다.
이제 Netflix의 인공 지능, 데이터 과학, 딥 러닝 및 머신 러닝과 같은 고급 기술의 가장 실용적인 예제와 사용 사례를 살펴 보겠습니다.
Netflix의 AI / 머신 러닝 / 데이터 과학 사용 사례
- 영화 추천의 개인화 -
'A'를 보는 사용자는 계속 즉 'B'를 볼 가능성이 높습니다. Netflix 플랫폼의 인기있는 기능입니다. Netflix는 유사한 관심사를 가진 다른 관심사에 대한 이전 기록을 사용하므로 더 많은 참여를 기대하여 더 많은 참여를 유지하고 월별 회원 자격을 유지하는 것이 좋습니다.
- 썸네일 자동 생성 –
Netflix는 비디오 프레임을 썸네일 생성의 초기 지점으로 표시하거나 기존 필름의 수백 프레임을 사용하여 이러한 사진을 보여주고 클릭에서 가장 잘 인식 할 수있는 썸네일을 결정하려고합니다.
- 영화 편집 (후반 제작) –
과거 품질 관리 검사가 실패했을 때 기록 정보를 사용하는 경우 (자막을 소리 / 움직임으로 동기화) 수동 검사가 가장 유리한시기를 평가하는 데 시간이 오래 걸리고 지루한 프로세스입니다.
- 스트리밍 품질 –
과거보기 데이터를 사용하여 대역폭 사용량을 평가하여 Netflix는 최대 수요시 최대로드 시간 동안 로컬 서버를 캐시 할시기를 결정할 수 있습니다.
# 2. 미디어와 광고
엔터테인먼트 분야의 인공 지능은 광고, 디자인 및 영화 홍보를 포함한 마케팅 또는 거래 측면에 사용됩니다. 스마트 AI 알고리즘은 최고의 광고 및 마케팅 솔루션을 제시 할 수 있습니다. 인공 지능으로 분석은 분석을 사용하여 모든 마케팅 프로세스를 더 빠르게 만들 수 있습니다. AI 기반 마케팅 소프트웨어는 청중 목표를 달성하고, 홍보 전략을 수립하고, 효과적인 고객 솔루션을 만드는 데 도움이됩니다.
예를 들어, 시장에는 'Alibaba Luban'이라는 훌륭한 AI 기반 그래픽 디자인 도구가 있습니다. 인간보다 수백 배 빠른 시각 디자인을 만들어내는 것은 놀라운 일입니다. 즉, 단 8000 초만에 XNUMX 개의 배너를 만들 수 있습니다. 인간은이 놀라운 기술을 물리 칠 수 없습니다.
다국적 기술 기반 회사 인 IBM은 AI 기술을 사용하여 제목이 'Morgan'인 공포 영화의 예고편을 만들었습니다. 이 알고리즘은 100 가지가 넘는 일반적인 공포 영화, 시각 및 오디오 요소를 분석하여 트레일러에서 볼 수있는 가장 흥미 진진한 순간을 만듭니다. 따라서 6 분짜리 트레일러를 만드는 데 하루가 걸립니다. 보통 동일한 작업을 완료하는 데 XNUMX 주일이 걸립니다.
#삼. VR 및 AR의 광범위한 사용
VR (가상 현실)은 2017 글로벌 엔터테인먼트 및 미디어 룸톡에 따라 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서 빠르게 성장하는 부문이 될 것으로 예상됩니다. 또한 향후 68 년간 미국에서 5.0 천 XNUMX 백만 개의 VR 헤드셋이 판매 될 예정이며, 이에 따라 VR 컨텐츠 매출이 XNUMX 억 달러로 증가 할 것이라고 밝혔다.
그러나 AI는 도움이 될 수 있습니다 AR / VR 인터랙티브 컨텐츠 제작. 엔터테인먼트 기술은 AI 기술을 사용하여 AI 기술을 사용하여 한 쌍의 고글로 놀라운 장면을 만들고 놀라운 장면을 만들 수 있습니다.
물론 인공 지능을 기반으로하는 음식 쇼, 리얼리티 쇼 및 라이브 이벤트 / 프로그램을위한 가상 현실 컨텐츠 개발은 소비자의 관심을 끌고 있습니다. 이러한 모든 첨단 기술을 통해 실제로 영향을주는 프로그램과 영화를 시청하는 것은 꿈이 아니며 미래에도 일어날 것입니다.
# 4. 검색 최적화
온라인에 방대한 양의 정보가 있기 때문에 때로는 정확히 필요한 정보를 찾기가 어렵습니다. 인공 지능은 검색 결과를보다 유사하고 정확하게 만들 수 있도록 돕습니다. 고급 기술 덕분에 이미지 업로드 및 타이핑 대신 작업을 수행하는 것이 매우 간단합니다. 시각적 모양을 기반으로 동일한 그림을 얻을 수 있습니다.
컴퓨터 비전 기술에 중점을 둔 신생 기업인 ClarifAI를 예로 들어 보자. Vintage Digital과 협력하여 영화 디지털 플랫폼에서 인공 지능을 구현했습니다. Vintage Cloud는 ClarifAI의 Computer Vision API를 사용하여 영화 컨텐츠 분류 및 분류의 진행을 가속화했습니다. 사람들은 영화에서 사물을 찾기 위해 많은 시간이 필요하지만 AI는 매우 짧은 시간을 할 수 있습니다.
최대 포장
엔터테인먼트 산업의 AI는 거리 변화를위한 강력한 엔진으로 현장의 풍경을 재구성합니다. 확장 된 지능, 몰입 형 경험 및 대화 형 게임은 널리 사용되는 데 많은 시간이 걸리지 않습니다.
USM Business Systems는 다음 분야의 고객을 지원하는 데 앞장서 왔습니다. 모바일 응용 프로그램 과 인공 지능 그들의 프로젝트 아이디어를 수행합니다.
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출처 : https://www.usmsystems.com/ai-in-entertainment-industry-top-4-applications-use-cases/
