{"id":16372,"date":"2017-12-01T13:22:39","date_gmt":"2017-12-01T12:22:39","guid":{"rendered":"http:\/\/www.monitor-radiotv.it\/w\/?p=16372"},"modified":"2019-11-14T20:29:36","modified_gmt":"2019-11-14T19:29:36","slug":"mediapower-intelligenza-artificale-broadcast","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.monitor-radiotv.it\/w\/mediapower-intelligenza-artificale-broadcast\/","title":{"rendered":"MediaPower tra intelligenza artificale e Broadcast"},"content":{"rendered":"
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Francisco Fronda<\/strong>, Direttore Marketing di MediaPower<\/a>, ha pubblicato un\u00a0interessante articolo che parla delle relazioni tra l’Intelligenza Artificiale e le aree broadcast e media.<\/i><\/p>\n

Al giorno d’oggi non possiamo evitare di sentire notizie sulla tecnologia che riguardano robot, intelligenza artificiale o apprendimento automatico. Ogni volta che leggo notizie e tecnologie del settore, l’intelligenza artificiale \u00e8 sempre un argomento pervasivo. Un buon numero di articoli che condividiamo sui nostri account di social media sono sul tema dell’IA. Ma rispetto ad altri settori, sembrano esserci meno articoli che si concentrano sull’applicazione di AI alla TV e Broadcast, o su come fornisce vantaggi indiscutibili e immediatamente realizzabili. Quindi, ho fatto qualche ulteriore lettura per vedere come sta progredendo la IA nelle aree Broadcast & Media.<\/p>\n

\"\"L’intelligenza artificiale in TV era vista solo come parte di programmi televisivi o documentari. Ovviamente, questo non \u00e8 pi\u00f9 il caso. Tuttavia, non \u00e8 facile determinare quali segmenti del settore Broadcast e Media subiscano l’impatto pi\u00f9 significativo dagli sviluppi nell’IA. Siamo ancora lontani dall’applicare l’intelligenza artificiale per creare automaticamente programmi che siano consumabili da un pubblico regolare. Vediamo l’IA insinuarsi in molti aspetti della TV e dei media attraverso alcune applicazioni tradizionali e in diversi casi d’uso non molto lontani.<\/p>\n

Content Discovery e personalizzazione<\/h3>\n

Mentre ci sono molti casi d’uso generici per l’intelligenza artificiale nella creazione e distribuzione di contenuti, le due applicazioni pi\u00f9 incentrate sugli spettatori dovrebbero essere la scoperta dei contenuti e la personalizzazione dei contenuti. L’obiettivo \u00e8 offrire esperienze personalizzate e mirate a un pubblico multischermo per farli tornare. Sia attraverso l’analisi di big data che in combinazione con i metodi del machine learning, l’obiettivo di fondo \u00e8 lo stesso: mostrare contenuti curati in base alle informazioni dell’utente, alle preferenze, alla cronologia e al contesto. Slot machine, giochi da casin\u00f2 casino midas<\/a><\/p>\n

Uno di questi esempi sarebbe Netflix. Da molto tempo Netflix fornisce consigli di visualizzazione basati su video visualizzati o cercati in precedenza. Gli algoritmi di Netflix sono sofisticati e complessi. Nel corso del tempo, hanno fatto passi da gigante tramite l’aggiunta di AI nel mix. Il loro motore di raccomandazione 1 utilizza gi\u00e0 l’apprendimento automatico per fornire raccomandazioni all’utente.<\/p>\n

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