很多文章的报道都是由微观而宏观，今日小编讲给大家带来的关于通过人工智能和云获得个性化的资讯也不例外，希翼可以在一定的程度上开阔你们的视野！y有对通过人工智能和云获得个性化这篇文章感兴趣的小伙伴可以一起来看看

本文最初发表于2019年夏季的The Record。免费订阅点击这里牛逼Ø获得直接发送到您的邮箱的下一个问题。

想象一下，不再需要扫瞄无尽的电视频道，以找到您想要观看的内容。如果您的内容提供商非常了解您根据您的口味和喜好从您创建的动态电视频道中获得了什么，那将是多么令人惊奇?

由于人工智能(AI)的兴起，这种情况现在完全可以实现。事实上，加拿大公司Zone·tv在今年6月推出了新区·ify多频道视频服务，让用户可以获得数千小时的新奇，策划，个性化视频娱乐。13频道服务也可以在手机上使用，今年夏天将用于连接电视设备和付费电视。

由于Azure媒体服务和视频索引器的机器学习能力，Zone·tv的雄心勃勃的使命是将视频内容空间的个性化提升到新的水平。“我们以多种方式使用Azure媒体服务。我认为最重要的可能是Video Indexer。它确实为我们提供了原材料，增强的元数据，可以为我们的AI算法提供支持，并让我们制造出我们所做的魔力，这只是我们合作伙伴关系的一个很好的例子，“区域电视CEO杰夫韦伯说。新闻稿。

这只是云服务激增如何为全球媒体和娱乐公司带来新的人工智能机会的一个例子。在其最近的“技术，媒体和电信(TMT)预测”论文中，Deloitte预测，云将大大加速人工智能的采纳，使各种规模的企业都能体验到其优势。到2020年，内置AI的企业软件和基于云的AI开辟服务的渗透率将分别达到87%和83%。

“到目前为止，人工智能的最初利益主要来自拥有广泛财务资源，强大的IT基础设施和高度专业化的人力资本的科技巨头，”Deloitte LLP副主席兼全球TMT行业领导者Paul Sallomi在新闻公布会上表示。“然而，云计算将提高效率和提高投资回报率，我们预计这些优势将迅速扩展到AI的先驱者之外，扩展到更广泛的企业。”

微软欧洲，中东和非洲地区媒体和娱乐(M&E)行业领导者Rainer Kellerhals对Sallomi表示赞同。“虽然M&E行业的新进入者 - 谷歌，Facebook和Netflix--将观众数据捕获，分析和应用放在其商业模式和平台的核心，但大多数传统的M&E公司刚刚开始使用遥测来捕获有关如何他们的受众与他们的产品互动。今天观众数据和ML在M&E中的头号应用可能是推举引擎，但可能性远不止于此。“

Kellerhals说内容元数据就是其潜力的一个例子。“虽然AI现在可以帮助从任何形式的内容中提取元数据 - 文本，图像，音频和视频，但M&E行业的采纳速度很慢，”他解释道。

同样，员工数据可以很好地利用，但惟独极少数早期采纳者实现了这一目标。“人工智能可以通过在Microsoft的企业知识图表的基础上，通过将具有适当技能和经验以及相关内容的人员连接到项目来实现协作。它还可以通过Adobe Sensei等辅助图像编辑实现制造力，“Kellerhals解释道。

Kellerhals认为这些应用程序被广泛使用只是时间问题。“人工智能的民主化是微软使命的关键，”他说。“微软正在通过详细记录的应用程序编程接口(API)为每个客户和每个合作伙伴提供认知服务。与IBM的Watson(仅适用于IBM工程师)以及采纳客户数据并构建定制AI解决方案以满足客户需求的Google相反，客户和合作伙伴可以自行使用和调整Microsoft的认知服务。此外，Microsoft认知服务带有预先训练的基线认知模型，然后可以使用客户或合作伙伴自己的培训数据进行扩展和增强 - 其Microsoft HTTP帐户中保留了自定义扩展/增强功能。

这些并不是微软提供的唯一优势。“数据是推动媒体和娱乐业务的货币，从广告到订阅，免费增值和微交易服务，”微软全球媒体行业战略负责人Jennifer Cooper说。“惟独通过正确的数据分析才干提高受众参与度和内容效率。微软的数据+人工智能技术，如视频索引器和Azure认知服务，只是一些例子，可以让媒体公司更深入地了解受众参与度和广告系列效果。这有助于推动更好的消费者体验，减少服务流失并增加收入。“

“微软提供了一个集成平台来摄取，准备，存储，分析和报告数据，这使得客户和合作伙伴在开辟机器学习(ML)和AI解决方案方面更有效率，并缩短了实现价值的时间，”Kellerhals补充说。“此外，微软还提供视频索引器等集成解决方案，该解决方案将超过24种认知服务与端到端视频索引解决方案相结合。”

Kellerhals也很快解释了微软对人工智能的道德方法。“我们理解人工智能应该放大人类的聪慧才智，因此需要尊重客户的数据隐私，”他说。

通过充分利用微软提供的功能，公司可以使用人工智能和机器学习来实现媒体的货币化，分析受众数据并丰富客户体验。“我们正在看到广泛的应用，例如广告定位，内容相关广告展示，流失预防，内容推举，体验个性化，互动内容体验等等，”Kellerhals说。

“例如，国际新闻机构路透社正在利用机器学习来提高网站参与度。与此同时，Xbox每天通过分析数千亿的游戏事件来提供新的体验。Endemol Shine Group通过机器学习实现了Big Brother的电视制作，使用Azure Video Indexer自动索引内容。我很高兴看到未来几个月会有更多的申请。“