整理6个媒体产业在机器学习应用的趋势

在媒体、娱乐和创意产业中，机器学习与人工智能的使用越来越多。不管是管理数位内容、提供创作者新的灵感等等，这些都会是在媒体产业应用的范畴。在这些应用领域当中，对於数位内容的管理，又可以细分为三个面向，创造、生产和消费、扩散内容。这些应用情境则会被使用在以下用户市场：(1)影视(2)社交媒体(3)新闻(4)音乐(5)赌博(6)体育，与体育相关的赌博。

影视

流媒体平台和传统电影制片厂是这一领域的重要参与者。Netflix, Disney+, Amazon Prime等领先企业正在透过人工智能与机器学习产品加强他们的市场占有率。常见的AI应用有：

使用者体验

(1)内容推荐：
透过分析客户互动的影片内容、搜索历史、评分、观看时间、日期和使用的设备类型等等资料，来预测当时应该向使用者推广什麽。

(2)个性化定位：
Netflix 的影视封面图就是这个应用的典型案例。根据使用者特徵，为不同的使用者族群显示不同的封面图。从 A/B 测试收集的数据训练模型来不断改进，给使用者的个性化推荐。

(3)搜索优化：
机器分类算法改进了电影的分类，也将更细节的分类以及风格带入资料库，因此当使用者键入类别名称而不是电影名称时，搜索结果变得更加准确。

产品质量

(1)字幕产生自动化：
公司可以通过机器学习模型将字幕与画面同步。机器学习模型从影片中提取音频，透过预先训练好的模型，将语音转换成文字。根据经验，这将会大量减少人工检查的时间，像是一般几个小时的电视节目，只需要几秒钟即可以完成上字幕的流程。

(2)媒体质量：
因为使用者的资料，使得串流平台可以预先准备使用者的高峰使用时间，进而提早准备机器与服务，让使用者的体验可以更佳。也因为这些需求预测，不管是在未来的内容产出、行销活动的排程等等也都因此可以从中受益。

(3)内容自动化：
在产出内容的过程当中，藉着分析使用者对於什麽样的影片有更大的动力继续观看，这样的分析也驱动了未来的剧本发想。不管是在创意的提取、转写摘要、或是角色背景设定等等，这些在未来，都可以透过模型给予建议，或者自动生产出大量的内容，创作者从中挑出优秀的作品制作即可。

[1]. Top 17 AI Trends / Applications in Media& Entertainment
[2]. AI in the media and creative industries