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时间:2021-07-22 10:30编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 云解析 >

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电影业的成功依赖于制片厂吸引观众的能力,但这有时说起来容易做起来难。电影观众是一个多元化的群体,有各种各样的兴趣和喜好。从历史上看,电影制片厂在决定投资某个特定剧本时严重依赖经验,但这可能会导致巨大的风险,尤其是在投资新的原创故事时。故事和受众匹配的迭代和复杂过程是总裁、首席数据策略师和媒体主管Julie Rieger、数据科学高级副总裁Miguel Campo Rembado以及他们在20世纪福克斯的数据科学家团队共同完成的,决定用数据来澄清。

适合机器学习的数据挑战

了解电影上市的市场细分是电影制片厂的核心职能。多年来,电影公司一直在高水平的数据处理方面进行投资,搭建大数据平台,试图勾勒出客户群,并对未来的电影做出预测。然而,到目前为止,由于技术和体制上的障碍,细分市场层面(更不用说客户层面)的精细预测仍然难以捉摸。

米格尔和他的团队通过与谷歌云等合作伙伴合作,已经能够消除其中的一些障碍。我们共同建立了保护隐私的数据合作伙伴关系,以更好地了解电影观众,轻淘客,并开发了内部深度学习模型,对细粒度客户数据和电影剧本进行培训,以确定观众对不同类型电影偏好的基本模式。在长达18个月的时间里,这些模型已成为重要商业决策的常规考虑因素,并提供了最客观、数据驱动和有效的晴雨表之一,用于评估电影的基调、与核心观众的亲和力和延伸观众,以及它潜在的财务表现。

让我们更详细地讨论一下这些方法。说到电影,分析剧本中的文字是有局限性的,因为它只提供了一个故事的框架,淘客是什么,快速自助建站,没有任何额外的动力吸引观众看电影。研究小组想知道是否有某种方法可以利用现代先进的计算机视觉来研究电影预告片,而预告片仍然是电影整个营销活动中最核心的元素。一部新电影的预告片发行是一个备受期待的事件,可以帮助预测未来的成功,因此企业有责任确保预告片与电影观众的意见是正确的。为了实现这一目标,20世纪福克斯数据科学团队与谷歌的高级解决方案实验室合作创建了Merlin视频,一种计算机视觉工具,用于学习电影预告片的密集表示,以帮助预测特定预告片未来的电影观众。

设计数据管道

团队采取的第一步是确定该工具应采用哪种技术。显而易见的选择是云机器学习引擎(Cloud-ML引擎),与TensorFlow深度学习框架相结合。因为它是一个托管服务,所以Cloud ML Engine自动化了所有的资源调配和监控,所以团队可以专注于为Merlin构建深度学习模型,而不是配置基础设施。它与云数据流的集成还支持在datastudio中无缝生成报告,这使团队对流程的工作方式有了更深入的了解。系统的日常维护(主要是数据摄取)既简单又容易,完全可以由数据科学家处理,而不需要其他业务部门的工程师干预。

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