Deep Learning in der Media Supply Chain

Ralf Jansen: Moderne Fernsehproduktionsprozesse haben nicht nur Anforderungen an gut definierte Metadatenmodelle, vielmehr besteht durch eine zunehmend datengetriebene Medienproduktion die Notwendigkeit nach inhaltlich automatisierter Metadatenerzeugung. Entsprechend wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in größeren Medienhäusern für eine effizientere Monetarisierung des Contents über die gesamte Media Supply Chain hinweg unabdingbar. Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem Einsatz von Deep Learning (einer Teilmenge des maschinellen Lernens) und beleuchtet Anwendungsbeispiele und Einsatzmöglichkeiten von sowohl direkt einsetzbaren, vortrainierten Services als auch die Vorteile von selbst trainierten Modellen und wie das kombiniert in einem Medienproduktionssystem aussehen könnte.

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While modern television production processes see well- defined metadata models as a requirement, these have, by the very nature of data-driven media production, become subject to an increasing demand for automated metadata generation. Accordingly, the use of artificial intelligence (AI) in larger media houses has become indispensable for achieving a more efficient and monetizable value creation of content across the entire media supply chain. This article deals with the use of deep learning (a subset of machine learning) and highlights use cases and possible applications of both ready-to-use pre-trained services and the advantages of self-trained models and how this could be combined in a media production system.