डिजिटल मनोरंजन के युग में उन्नत वीडियो सामग्री पथों का पता लगाना

हर कोई मनोरंजन उद्योग को पसंद करता है क्योंकि यह लगभग हर दर्शक को सामग्री प्रदान करता है। अपने पालतू जानवरों को शांत करने के लिए वीडियो का उदाहरण लें। वे इस उद्योग में पाए जाते हैं। वे इस उद्योग में पाए जाते हैं। यह सब प्यार प्राप्त करने के बावजूद, वीडियो सामग्री का दृश्य अन्य उद्योगों की तुलना में एक अलग गति से आगे बढ़ रहा है। हाँ, लेकिन यह बेहतर हो सकता था।

यह देखते हुए कि वीडियो सामग्री धीरे-धीरे व्यवसायों के लिए मुख्य विपणन साधन बनती जा रही है, उद्योग जगत के दिग्गज वीडियो उत्पादकों, एजेंसियों और आंतरिक रचनात्मक टीमों के साथ मिलकर कम लागत पर और बेहतर खोज योग्यता के साथ उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री प्रदान करने की अपेक्षा करेंगे। YouTube जैसे वीडियो सामग्री के दिग्गजों के वर्चस्व वाले उद्योग में, हम केवल कैमरा प्रौद्योगिकी की प्रगति, सुपर-फास्ट नेटवर्क, बढ़े हुए भंडारण और उच्च बैंडविड्थ उपलब्धता का दावा कर सकते हैं। गेमिंग उद्योग छलांग लगा रहा है जिसका हम केवल सपना देख सकते हैं।

वीडियो सामग्री कैसे स्थिर हो गई है?

यह सामान्य ज्ञान है कि जब कोई संगठन किसी उद्योग पर एकाधिकार या प्रभुत्व रखता है, तो उद्योग बूढ़ा, आलसी और उबाऊ हो जाता है। इन एकाधिकारों ने उद्योग को समय के ताने-बाने में फंसा दिया है, जिसमें प्रसिद्ध सामग्री निर्माता आलसी हो रहे हैं। तथाकथित 'उद्योग के नेताओं को अभी भी व्यवसाय की सामग्री, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पक्ष में कुछ नया करने की आवश्यकता है, जो संभावित युवा उपभोक्ताओं को विमुख कर रहे हैं, जो विशिष्ट वीडियो के लिए सिर्फ एक और मंच की तुलना में कुछ नया करने की लालसा रखते हैं।

गूगल, बिंग और याहू सर्च इंजन इंडेक्स पेजों की पाठ्य सामग्री। इन खोज इंजनों के दो प्रमुख कार्य हैं: एक अनुक्रमणिका को क्रॉल करना और बनाना और खोज उपयोगकर्ताओं को उनके द्वारा निर्धारित की गई वेबसाइटों की रैंक सूची प्रदान करना सबसे अधिक प्रासंगिक है। हालाँकि, जब हम वीडियो सामग्री को समझने में गहराई तक जाते हैं, तो मौजूदा खोज इंजनों को एक पृष्ठ पर वीडियो की व्याख्या और रैंक करने की अधिक क्षमता की आवश्यकता होती है। इसके परिणामस्वरूप वीडियो सामग्री 'अपारदर्शी' हो जाती है, जिसका अर्थ है कि इसे समझना या समझाना मुश्किल हो जाता है क्योंकि मौजूदा वीडियो मेटाडेटा सीमित और भ्रामक है। इसके अलावा, यह अनिश्चित है कि किसी खोज इंजन के लिए सुलभ मेटाडेटा विशिष्ट दृश्यों या वीडियो पर लागू होता है या नहीं। यह दृश्य स्तर पर अनुक्रमणिका की आवश्यकता के कारण है, जो प्रत्येक वर्गीकरण के लिए टाइमकोड संदर्भों के साथ, अस्थायी शब्दों में सामग्री का वर्णन करता है।

इन बेहतर खोज पैरामीटरों की क्या आवश्यकता है?

वीडियो में डीप सर्च उपलब्ध नहीं है। आपको स्पीकर के साथ कई विषयों को कवर करने वाला एक लंबा वीडियो देखना होगा, लेकिन आप केवल दो विषयों में रुचि रखते हैं। आप इन दो विषयों पर नेविगेट नहीं कर सकते। यह वीडियो को अपारदर्शी बना देता है, और दर्शक उन्हें दिलचस्प विषयों के बाद ही देख सकते हैं। खोज मापदंडों में सुधार का अर्थ है कि एक दर्शक समयरेखा में वांछित दृश्य पर नेविगेट कर सकता है।

मेटाडेटा टैग से परे किसी विशेष वीडियो के भीतर जानकारी को अनुक्रमित करने और खोजने की क्षमता लिखित सामग्री की तरह ही इस सामग्री की व्याख्या के लिए नए रास्ते प्रदान करती है। बेहतर खोज मापदंडों का मतलब है कि प्लेटफॉर्म वीडियो संगठन और पुनर्प्राप्ति की बढ़ती मांग को देखेंगे क्योंकि दर्शक अब अधिक उपयोगी और सरल वीडियो सामग्री तक पहुंच सकते हैं।

RSI एआईवर्क परियोजना ने इसे प्राप्त करने के लिए पहले से ही एक कार्य खाका तैयार कर लिया है।

कैसे AIWORK स्थिर क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी का लाभ उठा रहा है

हमारे पास कई प्रौद्योगिकियां हैं जो वीडियो सामग्री को बदल सकती हैं यदि संगठन उन्हें अच्छे उपयोग में लाते हैं। इनमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), ब्लॉकचेन, वर्चुअल रियलिटी (वीआर), मशीन लर्निंग (एमएल) और ऑगमेंटेड रियलिटी (एआर) शामिल हैं। एआईवर्क परियोजना ने महसूस किया कि वीडियो सामग्री उद्योग को बेहतर बनाने के लिए, वे AI तकनीक को ब्लॉकचैन की पेशकश के साथ विलय करके शुरू कर सकते हैं और वहां से ऊपर की ओर काम कर सकते हैं।

यह विचार AIWORK के बाद से काम करता है बताते हैं, वीडियो की अपारदर्शी सामग्री के साथ काम करने के लिए जिस चीज की आवश्यकता होती है, वह एआई कंप्यूटर विजन का अनुप्रयोग है, जैसे कि चेहरे की पहचान, वीडियो इंडेक्सिंग के लिए। एक बार जब एआई समझ जाता है कि एक चेहरा क्या है, तो एक मानव एआई को विशिष्ट चेहरों को पहचानने के लिए सिखाकर मार्गदर्शन कर सकता है ताकि प्रत्येक चेहरे की अलग-अलग विशेषताओं और विवरणों को एक विशिष्ट टैग के साथ जोड़ा जा सके, जैसे कि बाल्डिंग या किसी व्यक्ति का नाम। 

एक बार फेस डेटासेट बन जाने के बाद, एआई इस डेटासेट के साथ वीडियो छवियों की तुलना कर सकता है और विशिष्ट चेहरों की पहचान कर सकता है, जैसे कि एक लोकप्रिय सेलिब्रिटी या एक ज्ञात अपराधी। यह वही विधि किसी वाहन के टायर, लैंडमार्क जैसे एफिल टॉवर, और महिला पैराशूटिंग जैसे एक्शन दृश्यों जैसी वस्तुओं को पहचान सकती है।

संक्षेप में, वीडियो ज्ञान प्राप्त करने, नए कौशल सीखने और जनता को मनोरंजन प्रदान करने का एक माध्यम है। लोग जीवन को नए दृष्टिकोण से देखने के लिए वीडियो खोजों का उपयोग करते हैं; इसलिए, इस विशेष सुविधा को नया रूप देने के लिए एआई और ब्लॉकचैन प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके, तेजी से वीडियो खोज करके दर्शक क्या सीख सकते हैं इसकी कोई सीमा नहीं होगी।

AIWORK प्रोजेक्ट के बारे में यहाँ और अधिक:-

वेबसाइट | Telegram | ट्विटर | मध्यम