Dijital eğlence çağında gelişmiş video içerik yollarının izlenmesi

Herkes eğlence sektörünü seviyor çünkü neredeyse her izleyiciye içerik sağlıyor. Evcil hayvanlarınızı sakinleştirmek için video örneğini alın. Bu sektörde bulunurlar. Bu sektörde bulunurlar. Tüm bu sevgiyi almasına rağmen video içerik sektörü diğer sektörlerden farklı bir hızda ilerliyor. Evet ama daha iyi olabilir.

Video içeriğinin yavaş yavaş işletmeler için ana pazarlama aracı haline geldiği göz önüne alındığında, sektör emektarlarının video yapımcılarının, ajansların ve şirket içi yaratıcı ekiplerin sektöre daha düşük maliyetle ve daha iyi aranabilirlik ile yüksek kaliteli içerik sunması için destek vermeleri beklenebilir. YouTube gibi video içeriği devlerinin hakim olduğu bir sektörde, yalnızca kamera teknolojisindeki ilerlemeler, süper hızlı ağlar, artırılmış depolama alanı ve daha yüksek bant genişliği kullanılabilirliğiyle övünebiliriz. Oyun sektörü ancak hayal edebileceğimiz atılımlar gerçekleştiriyor.

Video İçeriği Nasıl Durgunlaştı?

Bir kuruluş bir sektörü tekeline aldığında veya ona hakim olduğunda, sektörün yaşlandığı, tembelleştiği ve sıkıcı hale geldiği yaygın bir bilgidir. Bu tekeller, endüstrinin ünlü içerik oluşturucuların tembelleştiği bir zaman tüneline saplanmasına neden oluyor. 'Sektör liderleri' olarak adlandırılanların hâlâ işin içeriği, donanımı ve yazılımı tarafında yenilikler yapması gerekiyor; bu da tipik videolar için başka bir platformdan daha yeni bir şey isteyen potansiyel genç tüketicileri yabancılaştırıyor.

Google, Bing ve Yahoo arama motoru dizin sayfalarının metin içeriği. Bu arama motorlarının iki ana işlevi vardır: taramak ve bir dizin oluşturmak ve arama kullanıcılarına en alakalı olduğunu belirledikleri web sitelerinin sıralı bir listesini sağlamak. Ancak video içeriğini anlama konusunda daha derine indiğimizde, mevcut arama motorlarının bir sayfadaki videoları yorumlama ve sıralama konusunda daha fazla yeteneğe ihtiyacı olduğunu görüyoruz. Bu, video içeriğinin 'opak' olmasına yol açar; bu, mevcut video meta verilerinin sınırlı ve yanıltıcı olması nedeniyle anlaşılmasının veya açıklanmasının zorlaştığı anlamına gelir. Ayrıca, bir arama motorunun erişebildiği meta verilerin belirli sahneler veya video için geçerli olup olmadığı da belirsizdir. Bunun nedeni, her kategorizasyon için zaman kodu referanslarıyla birlikte içeriği zamansal terimlerle tanımlayan sahne düzeyindeki indekslere duyulan ihtiyaçtır.

Bu Geliştirilmiş Arama Parametrelerine İhtiyaç Nedir?

Videolarda derin arama mevcut değildir. Konuşmacının birden fazla konuyu ele aldığı uzun bir video izlemeniz gerekiyor, ancak yalnızca iki konuyla ilgileniyorsunuz. Bu iki konuyu dolaşamazsınız. Bu, videoları şeffaf hale getirir ve izleyiciler videoları yalnızca ilginç konulardan sonra izleyebilir. Arama parametrelerinin iyileştirilmesi, izleyicinin zaman çizelgesinde istenen sahneye gidebileceği anlamına gelir.

Belirli bir videodaki bilgileri meta veri etiketlerinin ötesinde dizine ekleme ve arama yeteneği, tıpkı yazılı içerik gibi bu içeriğin yorumlanması için yeni yollar sağlar. İyileştirilmiş arama parametreleri, izleyicilerin artık daha kullanışlı ve basit video içeriğine erişebilmesi nedeniyle platformların video düzenleme ve erişime yönelik talebin artacağı anlamına geliyor.

The yapay zeka proje zaten bunu başarmak için bir çalışma planı hazırladı.

AIWORK Durgun Sektörü İleriye Yönlendirmek İçin Blockchain Teknolojisinden Nasıl Yararlanıyor?

Kuruluşların bunları iyi bir şekilde kullanması durumunda video içeriğini dönüştürebilecek çok sayıda teknolojimiz var. Bunlar arasında yapay zeka (AI), Blockchain, Sanal Gerçeklik (VR), Makine Öğrenimi (ML) ve Artırılmış Gerçeklik (AR) yer alıyor. yapay zeka projesi, video içerik endüstrisini geliştirmek için yapay zeka teknolojisini Blockchain'in sunduklarıyla birleştirerek başlayıp oradan yukarıya doğru ilerleyerek başlayabileceklerini fark etti.

Bu fikir AIWORK'ten bu yana işe yarıyor açıklıyorVideonun opak içeriğiyle çalışmak için gereken şey, yüz tanıma gibi yapay zeka bilgisayar görüşünün video indekslemeye uygulanmasıdır. Yapay zeka bir yüzün ne olduğunu anladıktan sonra insan, her yüzün farklı özelliklerini ve ayrıntılarını kellik veya bir kişinin adı gibi belirli bir etiketle ilişkilendirmesine yardımcı olmak için belirli yüzleri tanımayı öğreterek yapay zekaya daha fazla rehberlik edebilir. 

Bir yüz veri kümesi oluşturulduktan sonra yapay zeka, video görüntülerini bu veri kümesiyle karşılaştırabilir ve popüler bir ünlü veya bilinen bir suçlu gibi belirli yüzleri tanımlayabilir. Aynı yöntem, bir aracın lastiği gibi nesneleri, Eyfel Kulesi gibi önemli noktaları ve paraşütle atlayan bir kadın gibi aksiyon sahnelerini tanıyabiliyor.

Özetlemek gerekirse videolar bilgi edinme, yeni beceriler öğrenme ve kitlelere eğlence sunma aracıdır. İnsanlar hayata yeni bir perspektiften bakmak için video aramalarını kullanıyor; bu nedenle, bu özel özelliği yenilemek için yapay zeka ve Blockchain teknolojilerini kullanarak izleyicilerin hızlı bir video araması yaparak öğrenebileceklerinin sınırı olmayacak.

AIWORK projesi hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz: -

Web sitesi |  Telegram | Twitter | Orta