근래 기업들은 훨씬 더 많은 미디어 파일을 다양한 형식과 채널을 통해 처리하고 있습니다. 포브스에 따르면 2020년까지 미디어 데이터 생성 속도는 4,300% 증가 할 것으로 예상하고 있습니다. 많은 기업에서는 이미 엄청난 양의 데이터 보유로 인해 활용의 어려움을 겪고 있기 때문에 그보다 훨씬 많은 데이터가 지속적으로 증가됨에 따라 더욱 어려운 환경에 직면하고 있습니다. 이에 따라 인공 지능 기술은 이러한 비즈니스 딜레마에 대한 해결책을 제시해 줄 수 있습니다.
구글의 클라우드 비디오 인텔리전스
구글은 엄청난 양의 데이터 처리에 있어 이미 오랫동안 폭넓은 이해와 함께 리소스 관리 문제를 해결하고자 노력하였습니다. 그 결과 클라우드 비디오 인텔리전스 API를 통해 미디어 파일에 메타 데이터를 추가하여 검색 및 작업이 가능하도록 하고 있습니다.
본 솔루션은 미디어 파일 내의 “명사”와 발생하는 타임스탬프(시간값)를 식별하여 작동합니다. 기업은 머신러닝이나 기타 인공 지능 기술에 대한 전문 지식이 없이도 고급 검색 기능을 통해 특정 파일의 내용을보다 잘 이해할 수 있습니다.
시간이 경과함에 따라 컬렉션은 관련성이 높은 데이터 요소로 채워지므로 미디어 회사에 이상적인 강력한 정렬 방법이 만들어집니다. 이러한 유형의 솔루션을 사용하면 미디어 파일을 처리하고 메타 데이터를 결합하는 작업 시간이 획기적으로 줄어 듭니다.
본 솔루션은 미디어 파일 내의 “명사”와 발생하는 타임스탬프(시간값)를 식별하여 작동합니다. 기업은 머신러닝이나 기타 인공 지능 기술에 대한 전문 지식이 없이도 고급 검색 기능을 통해 특정 파일의 내용을보다 잘 이해할 수 있습니다.
시간이 경과함에 따라 컬렉션은 관련성이 높은 데이터 요소로 채워지므로 미디어 회사에 이상적인 강력한 정렬 방법이 만들어집니다. 이러한 유형의 솔루션을 사용하면 미디어 파일을 처리하고 메타 데이터를 결합하는 작업 시간이 획기적으로 줄어 듭니다.
머신러닝 솔루션
구글은 거의 모든 회사가 직면하고 있는 본 미디어 콘텐츠 딜레마에 대한 해결책을 제공하는 유일한 회사는 아니지만 혁신적인 솔루션을 보유하고 있는 몇 안되는 기업입니다. 비디오는 매년 더 많은 리소스를 차지하는 데이터 유형인 만큼 많은 기업들이 본 문제에 대해 전향적인 해결책을 마련하고자 노력하고 있습니다.
머신러닝 기술은 매일 바뀌고 있으며 일부 솔루션은 Google API와 비슷한 것을 제공하고 있습니다만 미디어 파일의 요약본을 만들거나 다른 형태의 정렬 방법을 사용하고 있어 다소 다르나 머신러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 효율성이 향상되도록 도와줍니다.
자연 언어 처리의 경우 또한 미디어 파일 작업을 지원할 수 있습니다. 초기 솔루션은 비디오에 태그를 붙이고 구성하는 전반적인 접근 방식을 취하고 있지만 다가올 미래에는 미디어 파일의 전체 내용을 스크립트화하고 특정 마케팅 캠페인에 추가하는 등의 모든 작업을 수행할 수 있을지도 모릅니다.
머신러닝 기술은 매일 바뀌고 있으며 일부 솔루션은 Google API와 비슷한 것을 제공하고 있습니다만 미디어 파일의 요약본을 만들거나 다른 형태의 정렬 방법을 사용하고 있어 다소 다르나 머신러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 효율성이 향상되도록 도와줍니다.
자연 언어 처리의 경우 또한 미디어 파일 작업을 지원할 수 있습니다. 초기 솔루션은 비디오에 태그를 붙이고 구성하는 전반적인 접근 방식을 취하고 있지만 다가올 미래에는 미디어 파일의 전체 내용을 스크립트화하고 특정 마케팅 캠페인에 추가하는 등의 모든 작업을 수행할 수 있을지도 모릅니다.
구글의 클라우드 비디오 인텔리전스 솔루션 구현
AI 전문가를 구하기는 쉽지 않으며 회사는 특정 직원들에게 프리미엄을 지불하여 미래의 사업 보장을 위해 노력할 수 있습니다만 결과적으로 어떤 조직이든 이러한 기술을 자체적으로 구현하기란 대단히 어렵습니다. 인공지능 기술을 활용하면 수동으로 수백 테라바이트의 데이터를 정렬하는 것보다 시간이 훨씬 많이 절약됨은 주지할만한 사실입니다.
신뢰할 수 있는 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 서비스 파트너와의 협력을 통해 기업은 인력 채용 예산을 늘리지 않고도 본 API가 제공하는 경쟁 우위를 실현 할 수 있습니다. 구글 AI/ML 기술을 사용하여 맞춤 검색 앱을 구축함으로써 뉴스 미디어 회사는 많은 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. 스마트 정렬 프로세스를 통해 직원들은 일일 단위로 생산되는 대량의 미디어를 수동으로 시청하는 반복적인 업무보다는 실제적인 주의가 필요한 작업에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 기자는 자신의 현재 이야기와 관련된 비디오를 쉽게 참조하거나 인터뷰에서 직접 인용문을 가져올 수 있습니다.
조직의 경우 자동으로 정렬 된 미디어로부터 이익을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 향상된 직원 참여 및 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. 임직원은 자신이 관심을 갖는 영역에서 주워진 과업을 처리할 수 있게 됩니다. 행정 업무가 너무 많으면 종종 소위 바쁜 일에 시간을 낭비하고 좌절감을 줄 수 있으므로 본 기술을 활용하여 보다 열정적인 것을 자유롭게 추구 할 수 있도록 할 수 있습니다.
회사는 정보의 홍수속에 쏟아지는 압도적인 미디어 컨텐츠를 처리할 수 있는 전략수립에 매진해야 합니다. 비디오 소비는 증가 추세에 있으므로 기업은 올바른 기술을 현재에 배치하여 미래에 대비해야 할 것입니다.
신뢰할 수 있는 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 서비스 파트너와의 협력을 통해 기업은 인력 채용 예산을 늘리지 않고도 본 API가 제공하는 경쟁 우위를 실현 할 수 있습니다. 구글 AI/ML 기술을 사용하여 맞춤 검색 앱을 구축함으로써 뉴스 미디어 회사는 많은 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. 스마트 정렬 프로세스를 통해 직원들은 일일 단위로 생산되는 대량의 미디어를 수동으로 시청하는 반복적인 업무보다는 실제적인 주의가 필요한 작업에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 기자는 자신의 현재 이야기와 관련된 비디오를 쉽게 참조하거나 인터뷰에서 직접 인용문을 가져올 수 있습니다.
조직의 경우 자동으로 정렬 된 미디어로부터 이익을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 향상된 직원 참여 및 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. 임직원은 자신이 관심을 갖는 영역에서 주워진 과업을 처리할 수 있게 됩니다. 행정 업무가 너무 많으면 종종 소위 바쁜 일에 시간을 낭비하고 좌절감을 줄 수 있으므로 본 기술을 활용하여 보다 열정적인 것을 자유롭게 추구 할 수 있도록 할 수 있습니다.
회사는 정보의 홍수속에 쏟아지는 압도적인 미디어 컨텐츠를 처리할 수 있는 전략수립에 매진해야 합니다. 비디오 소비는 증가 추세에 있으므로 기업은 올바른 기술을 현재에 배치하여 미래에 대비해야 할 것입니다.