Tekoälyä aineistonhallinnan tehostukseen
Tiesitkö, että voit hyödyntää tekoälyä median hallinnassa parantaaksesi aineiston löydettävyyttä ja vähentääksesi manuaalista työtaakkaa mediatiedostojen organisoinnissa?
Tekoälyn juuret yltävät syvälle 1950-luvulle, jolloin Alan Turing loi ensimmäisen tekoälyllisen koneen murtamaan saksalaisten Enigma-järjestelmän. Kuuluisan Can machines think? -mietelmän jälkeen tekoäly sai vallan uuden käänteen historian kirjoissa.
Tekoälyllä pyritään simuloida tai jäljitellä ihmisen älykkyyttä koneissa. Suuren kehitysharppauksen myötä tekoälyä hyödynnetään nykypäivänä mitä useammissa liiketoimintamalleissa ja prosesseissa ihmisälyn rinnalla.
Tekoäly voidaan valjastaa myös digitaalisen aineiston, kuvien ja videoiden parissa työskentelevien markkinointi- ja visuaalisten tiimien arkea helpottamaan. Tekoäly voi tuoda suuria aikasäästöjä mediatiedostojen hallintaan, etenkin suurien ja jatkuvasti kasvavien visuaalisten arkistojen kanssa.
Tekoälyä hyödynnetään Media Pocketissa kuvien ja videoiden automatisoituun analysointiin, jolloin tiedostojen metatietojen rikastamisen prosessin eli avainsanoitukseen vaadittu manuaali työ vähenee. Tuloksena tiedostot ovat järjestettävissä ja luokiteltavissa vaivattomasti sekä löydettävissä suuristakin massoista sisällön perusteella ennätyksellisen nopeasti.
Tekoäly tunnistaa kuvassa esiintyvät elementit ja tuottaa informaatiota puolestasi
Tekoälyanalyysi tunnistaa puolestasi kuvassa esiintyvät objektit, muut elementit ja maisemat luomalla listan avainsanoista, jotka voit lisätä yhdellä klikkauksella kuvan metatietoihin tägeiksi. Analyysin tulokset näytetään paikannuksena kuvassa erillisin kehyksin. Tagien perusteella avainsanoitetut tiedostot kategorisoidaan avainsanakokonaisuuksiin helpottamaan löydettävyyttä uudelleenkäytön merkeissä. Näin ollen sinun ei tarvitse muistaa tiedoston nimeä, vaan voit paikantaa kuvan täysin sisällön perusteella. Kuinka kätevää! 🦾
Henkilökuva-analyysi kokoaa kattavan listan vaatetuksesta, kasvojen ilmeistä ja julkisuuden henkilön yhdennäköisyydestä. Tekoäly kyllä noteeraa ja huomauttaa, mikäli hymysi voisi olla vieläkin leveämpi.
Tekoäly pureutuu videon sisällön yksityiskohtiin mahdollistaen nopean smart tägäyksen
Tuoreimmilla ominaisuuksilla varusteltu tekoäly ei jätä videoista pienintäkään yksityiskohtaa huomiotta ja kirjaa automaattisesti havaitut asiat ryhmittäin. Tuloksia pääsee tarkastelemaan heti mediatiedoston viereisestä taulukosta.
Tekoäly tunnistaa videosta visuaalisia elementtejä kuten objekteja, henkilöitä, ympäristöjä. Videon audiosta se puolestaan kykenee tunnistamaan yksittäisiä sanoja sekä lausekokonaisuuksia useilla eri kielillä. Mukaan lukeutuvat yleisimmät kielet Suomen maalla – suomi ja englanti.
Täsmällinen puheentunnistus taltioi ylös jokaisen mainitun sanan, jonka ansiosta video on katsottavissa myös tekstityksien kanssa. Tekstitystiedoston voi tarvittaessa ladata erikseen, jolloin sitä voidaan hyödyntää sellaisenaan tai liittää alkuperäiseen videoon ulkoisella editorilla. Jokaisesta noteeratusta havainnosta luodaan aikaleima, jota klikkaamalla pääsee juuri siihen videon kohtaan, jossa kyseinen sana tai asia esiintyy.
Ulkoista medianhallintaan liittyvät rutiinityöt Media Pocketin tekoälylle
Kaikki Media Pocketin käyttäjät pääsevät käsiksi sekä kuva- että videoanalyysi työkaluihin. Eksklusiivisen videoanalyysi-työkalun saat käyttöösi hyväksymällä sen käyttöehdot käyttöliittymässä. Media Pocket hyödyntää Valossan videotunnistusteknologiaa.
Analyysointiprosessi vie sekunneista minuutteihin, riippuen siitä onko kyseessä kuva vai pidempi videopätkä. AI-analyysi vähentää manuaalista työtä ehdottamalla automaattisesti tunnistamiaan kohteita tageiksi, jolloin tehtäväksesi jää vain lisätä mieleisesi avainsanat. AI-tageilla varustetut mediatiedostot rekisteröityvät järjestelmään, jolloin seuraavan kerran niitä tarvittaessa kirjoitat vain tiedostoa kuvaavan hakutermin ja saat eteesi osuvimmat tulokset.
Kuten myös me ihmiset, tekoäly kehittyy jatkuvasti. Media Pocketin tekoälyä voidaan opettaa tunnistamaan spesifejä aihealueita entistä tarkemmin. Lisäpalveluna toteutettava opettaminen mahdollistaa palvelun räätälöinnin juuri organisaatiosi tarpeita vastaamaan. Voimme esimerkiksi opettaa tekoälyä tunnistamaan galleriassa esiintyviä henkilöiden ominaisia kasvonpiirteitä. Tuloksena tekoäly kykenee muodostamaan henkilöidyn nimitagin havaitessaan tuntemansa henkilön ympäristön sisäisessä kuvassa.
Video- ja kuvantunnistusominaisuuksista ei pelkästään hyödy visuaaliset tiimit, vaan tekoäly voi tuoda lisäarvoa mitä innovatiivisempiin käyttötarkoituksiin, kuten Vestian tapauksessa – älykkääseen kierrätykseen.
Kuinka organisaatiosi voisi hyötyä älykkäästä medianhallinnasta? Otetaan siitä yhdessä selvää!
Aiheeseen liittyvät julkaisut
Content lake näyttää suuntaa uutismedian pilvisiirtymässä
Uutismediassa on tällä hetkellä käynnissä pilvisiirtymä. Avainasemassa siirtymässä on niin kutsuttu content lake, joka on keskitetty ja järjestelmäriippumaton alusta mediatiedostojen säilömiseen ja hallitsemiseen.
Yhtenäistä brändihallintaa tukeva guest-ominaisuus
Media Pocketiin voi nyt kutsua rajattoman määrän guest-käyttäjiä sujuvoittamaan brändinhallintaa sisäisten ja ulkoisten sidosryhmien kanssa.
DAM – mikä, kenelle ja miksi?
DAM (Digitaalisen aineiston hallinta) on sisällön ja tiedostojen keskittämistä yhdelle ketterälle alustalle. Mutta milloin tarvitset sitä?
Media Pocketin TOP 10 tuotepäivitykset vuonna 2022
Media Pocket -pilvipalvelu kehittyy jatkuvasti asiakkaidemme tarpeiden mukaisesti. Kokosimme 10 hyödyllisintä uutta ominaisuutta ja sovellusta, jotka julkaistiin vuoden 2022 aikana.