Avtomatik etiketləmə: təbliğat cizgisi xaricində süni zəka üçün dərc

2020/08/Image-1596617707.jpg
Oxunub: 1631     17:53     06 Avqust 2020    
İnternetin yaranmasından etibarən naşirlər və yayım mediası öz biznes modellərini dəyişiklik tempi ilə dəfələrlə artırdılar. BBC kimi bəziləri rəqəmsal dünyaya tez uyğunlaşdılar, lakin bir çoxu rəqəmsal nəşr proseslərinin axını, reklam bazarının dağılması, platformaların parçalanması və dağıdıcı biznes modelləri ilə yeni rəqiblərin meydana çıxması ilə mübarizə aparmaqda davam edirlər.

Onlar üzləşdikləri problemləri və gələcək texnoloji təkmilləşdirmələrin dəyərini başa düşə bilərlər, lakin bir çox naşirlər üçün açıq sual olaraq qalır: məlumatların və məzmunun dəyərini necə açmaq olar?

Çoxları cavabı süni zəka və məlumat (data) elmində axtarır. Süni zəkanı artıq uğurla istifadə edən sahələrdən biri olan metadata - ümumi şərtlər vasitəsilə biznesinizdəki aktivləri və məlumatları müəyyən edən təsviri məlumatlar - məzmuna avtomatik olaraq tətbiq edən məzmunun təsnifatıdır. Metadata, ən yaxşı şəkildə, dəqiq bir biznes analitikinə nə vaxt və nəyin dərc ediləcəyinə dair qərarları dəstəkləməyə imkan verir, onlar istifadəçilər üçün hədəflənmiş reklam və məzmun tövsiyələrində fəal şəkildə yeni imkanlar yaradır və SEO-nu yaxşılaşdırır. Bu da innovasiyaların rahatlığını təmin edir, çünki məzmunu yeni hədəflərə yenidən qurmaq daha asan və daha sürətli olur. Çünki ardıcıl olaraq təsvir edildikdə və təşkil edildikdə, məzmun dərc olunan qıf ilə hərəkət etdikcə işin təkrarlanmasını azaldır.

Barak Moffittin, EVP Məzmun Strategiyası və Əməliyyatları, Universal Musiqidə dediyi kimi: “Biz metadata cinsi adlandırmalıyıq ki, hər kəs onlara lazım olduğunu bilsin”.

Musiqi sənayesi artıq daha yaxşı metadataya ehtiyac duyulduğunu, yalnız hər il $ 2.5 milyard dəyərində qiymətləndirilən müəllif haqqı gəlirlərində metadata boşluğunun olduğunu bildirir.

Bu gün naşirlər üçün metadata imkanların ürəyi süni zəka məzmununun təsnifatıdır. Yüksək səviyyədə, məzmunu təsnifləşdirmək üçün proqram təminatı naşirlərə istifadə etdikləri şərtlərin siyahısına uyğun olaraq məzmunun hər hansı bir hissəsini təsnif etməyə imkan verir. Platforma ən yaxşı təcrübə nümunələrinin kifayət qədər miqdarı ilə təmin olunduqdan sonra, bu davranışı həm dəqiqlik, həm də üslub baxımından təqlid etməyi öyrənəcək. Sonra bu proses tam avtomatlaşdırılmış ola bilər. Bu, vaxt itirən jurnalistlər üçün yorucu və təkrarlanan bir işi əvəz edərək nəşr dövrünü sürətləndirir. Hər bir məzmun müəllifi tərəfindən əl ilə etiketləmə ilə müqayisədə, avtomatlaşdırma insan səhvini xeyli dərəcədə azaldır - SEO-ya zərər verən əsas etiketləri itirməz - əsas iş təklifinizə mərkəzləşmək üçün resursları azad edərkən ardıcıllığı artırır.

Mövcud nümunələrdə öyrənilən məzmun təsnifat sistemləri bir neçə il ərzində əldə edilib. Bununla birlikdə, tələb olunan ən yaxşı təcrübə nümunələrinin həcmi səbəbindən, xəbər yayımlayanlar üçün uğurlu olmadı. COVİD-19-un əsas mediaya düşməsi kimi böyük xəbərlərin yayıldığı bir gündə bir jurnal iki fakta əsaslanan məqalə və redaksiya qrupu bir və ya bəlkə iki təhlil dərc edə bilər. Proqramın bu yeni şərtləri necə birləşdirəcəyini öyrətmək üçün dörd məzmun, hətta hamısının mükəmməl işarələndiyini zənn etsək belə kifayət deyildi. Burada süni zəka yenidən kömək etməyə tələsir.

Xəbər şöbəsində istifadə üçün uyğunlaşdırılmış süni zəkadan istifadə edən məzmun təsnifat sistemləri fokusun tez bir zamanda dəyişə biləcəyi dinamik sahələr üçün daha münasibdir. Bir sənəd arxivində, proqramın daha spesifik olacağını öyrənmək üçün təsnifatlaşdırma prosesinin daha uzun aparılmasından məmnun ola bilərsiniz. Bununla birlikdə, yayımlayıcılar və yayımçılara son dəqiqə xəbərləri ilə eyni sürətdə gerçəkləşməsi üçün avtomatik etiketləmə ehtiyacı yaranır. Süni zəkanın rolu tez-tez şişirdilir, lakin bu halda o, həqiqətən, ağır iş görərək dəyərini artıra bilər.

Bu və bir çox digər səbəblərə görə, ənənəvi medianın süni zəkadan “nə zaman” və “necə” istifadə etməyə başlayacağı məsələ deyil. İndi mövcud olduğu üçün “nə zaman” sualına cavab böyük ehtimalla “yaxında” deyə olacaq. “Necə” bir az daha çox düşünməyi tələb edir, lakin əksər texniki yerləşdirmələr kimi üç variantdan ibarətdir: montaj, satın alma və ya tərəfdaş.

Bəzi iri nəşriyyatlar və yayım şirkətləri artıq məlumatların təhlili üzrə mütəxəssisləri işə götürür və onlara məzmun təsnifatı üzrə öz sistemlərini yaratmağı tapşırırlar. Məlumata görə, bu rol adətən alimlər tərəfindən sevinclə qəbul edilir, çünki sadəlik illüziyasına malikdir və bir çox resurslar artıq internetdə mövcuddur. Bununla belə, əslində, süni zəkaya əsaslanan etibarlı və idarəedici məzmun etiketləmə platformasının yaradılması geniş proqram təminatının inkişaf etdirilməsini, məlumat elmləri üçün ayrı bir bacarıq və API ilə tanışlığı tələb edən kompleks bir layihədir. Bu, çox vaxt sahibkarlıq fəaliyyətinin ümumi dəyərinin artmasına səbəb olur, çünki böyük əmək haqqı üzrə məlumatların emalı üzrə mütəxəssislər mühəndis sistemlərinə planlaşdırıldığından daha çox vaxt sərf edirlər, çünki layihə rəqəmsal transformasiyanın vaxt aparan və çətin elementinə çevrilir. Bu, nəşriyyat biznesinin digər sahələrinə də təsir göstərir - məlumatların emalı üzrə mütəxəssislər hazır şəkildə mövcud olan məhsulların fərdi versiyasını hazırlayırlarsa, təklifiniz üçün unikal olan məhsullar üzərində işləmir və yeni gəlir mənbələri yaratmırlar.

Tərəfdaşlıq münasibətləri tez-tez belə vəziyyətlərdə yaxşı bir kompromis hesab edilsə də, bu yanaşma son məhsulun marka ilə fərqləndirilməsini tələb edir ki, bu da əsaslı olaraq süni zəka tərəfindən idarə olunan məzmun təsnifat sistemləri olmur.

Maliyyə baxımından uzanan nəşriyyat və yayım sektorlarında ümumi mülkiyyət dəyəri və məhsulların fərqləndirilməsi hər zamankından daha vacibdir. Bu səbəbdən naşirlər və nəşr edənlər məlumat alimlərinin ən çox dəyər verə biləcəklərini və təkəri yenidən kəşf edə biləcəklərini öyrənmək üçün çox pul xərcləməmələrindən əmin olmalıdırlar.

Dəyanət Ağalarlı
Ordu.az

© Materiallardan istifadə edərkən hiperlinklə istinad olunmalıdır


Teqlər: Süni-zəka   Data  


Avtomatik etiketləmə: təbliğat cizgisi xaricində süni zəka üçün dərc

2020/08/Image-1596617707.jpg
Oxunub: 1632     17:53     06 Avqust 2020    
İnternetin yaranmasından etibarən naşirlər və yayım mediası öz biznes modellərini dəyişiklik tempi ilə dəfələrlə artırdılar. BBC kimi bəziləri rəqəmsal dünyaya tez uyğunlaşdılar, lakin bir çoxu rəqəmsal nəşr proseslərinin axını, reklam bazarının dağılması, platformaların parçalanması və dağıdıcı biznes modelləri ilə yeni rəqiblərin meydana çıxması ilə mübarizə aparmaqda davam edirlər.

Onlar üzləşdikləri problemləri və gələcək texnoloji təkmilləşdirmələrin dəyərini başa düşə bilərlər, lakin bir çox naşirlər üçün açıq sual olaraq qalır: məlumatların və məzmunun dəyərini necə açmaq olar?

Çoxları cavabı süni zəka və məlumat (data) elmində axtarır. Süni zəkanı artıq uğurla istifadə edən sahələrdən biri olan metadata - ümumi şərtlər vasitəsilə biznesinizdəki aktivləri və məlumatları müəyyən edən təsviri məlumatlar - məzmuna avtomatik olaraq tətbiq edən məzmunun təsnifatıdır. Metadata, ən yaxşı şəkildə, dəqiq bir biznes analitikinə nə vaxt və nəyin dərc ediləcəyinə dair qərarları dəstəkləməyə imkan verir, onlar istifadəçilər üçün hədəflənmiş reklam və məzmun tövsiyələrində fəal şəkildə yeni imkanlar yaradır və SEO-nu yaxşılaşdırır. Bu da innovasiyaların rahatlığını təmin edir, çünki məzmunu yeni hədəflərə yenidən qurmaq daha asan və daha sürətli olur. Çünki ardıcıl olaraq təsvir edildikdə və təşkil edildikdə, məzmun dərc olunan qıf ilə hərəkət etdikcə işin təkrarlanmasını azaldır.

Barak Moffittin, EVP Məzmun Strategiyası və Əməliyyatları, Universal Musiqidə dediyi kimi: “Biz metadata cinsi adlandırmalıyıq ki, hər kəs onlara lazım olduğunu bilsin”.

Musiqi sənayesi artıq daha yaxşı metadataya ehtiyac duyulduğunu, yalnız hər il $ 2.5 milyard dəyərində qiymətləndirilən müəllif haqqı gəlirlərində metadata boşluğunun olduğunu bildirir.

Bu gün naşirlər üçün metadata imkanların ürəyi süni zəka məzmununun təsnifatıdır. Yüksək səviyyədə, məzmunu təsnifləşdirmək üçün proqram təminatı naşirlərə istifadə etdikləri şərtlərin siyahısına uyğun olaraq məzmunun hər hansı bir hissəsini təsnif etməyə imkan verir. Platforma ən yaxşı təcrübə nümunələrinin kifayət qədər miqdarı ilə təmin olunduqdan sonra, bu davranışı həm dəqiqlik, həm də üslub baxımından təqlid etməyi öyrənəcək. Sonra bu proses tam avtomatlaşdırılmış ola bilər. Bu, vaxt itirən jurnalistlər üçün yorucu və təkrarlanan bir işi əvəz edərək nəşr dövrünü sürətləndirir. Hər bir məzmun müəllifi tərəfindən əl ilə etiketləmə ilə müqayisədə, avtomatlaşdırma insan səhvini xeyli dərəcədə azaldır - SEO-ya zərər verən əsas etiketləri itirməz - əsas iş təklifinizə mərkəzləşmək üçün resursları azad edərkən ardıcıllığı artırır.

Mövcud nümunələrdə öyrənilən məzmun təsnifat sistemləri bir neçə il ərzində əldə edilib. Bununla birlikdə, tələb olunan ən yaxşı təcrübə nümunələrinin həcmi səbəbindən, xəbər yayımlayanlar üçün uğurlu olmadı. COVİD-19-un əsas mediaya düşməsi kimi böyük xəbərlərin yayıldığı bir gündə bir jurnal iki fakta əsaslanan məqalə və redaksiya qrupu bir və ya bəlkə iki təhlil dərc edə bilər. Proqramın bu yeni şərtləri necə birləşdirəcəyini öyrətmək üçün dörd məzmun, hətta hamısının mükəmməl işarələndiyini zənn etsək belə kifayət deyildi. Burada süni zəka yenidən kömək etməyə tələsir.

Xəbər şöbəsində istifadə üçün uyğunlaşdırılmış süni zəkadan istifadə edən məzmun təsnifat sistemləri fokusun tez bir zamanda dəyişə biləcəyi dinamik sahələr üçün daha münasibdir. Bir sənəd arxivində, proqramın daha spesifik olacağını öyrənmək üçün təsnifatlaşdırma prosesinin daha uzun aparılmasından məmnun ola bilərsiniz. Bununla birlikdə, yayımlayıcılar və yayımçılara son dəqiqə xəbərləri ilə eyni sürətdə gerçəkləşməsi üçün avtomatik etiketləmə ehtiyacı yaranır. Süni zəkanın rolu tez-tez şişirdilir, lakin bu halda o, həqiqətən, ağır iş görərək dəyərini artıra bilər.

Bu və bir çox digər səbəblərə görə, ənənəvi medianın süni zəkadan “nə zaman” və “necə” istifadə etməyə başlayacağı məsələ deyil. İndi mövcud olduğu üçün “nə zaman” sualına cavab böyük ehtimalla “yaxında” deyə olacaq. “Necə” bir az daha çox düşünməyi tələb edir, lakin əksər texniki yerləşdirmələr kimi üç variantdan ibarətdir: montaj, satın alma və ya tərəfdaş.

Bəzi iri nəşriyyatlar və yayım şirkətləri artıq məlumatların təhlili üzrə mütəxəssisləri işə götürür və onlara məzmun təsnifatı üzrə öz sistemlərini yaratmağı tapşırırlar. Məlumata görə, bu rol adətən alimlər tərəfindən sevinclə qəbul edilir, çünki sadəlik illüziyasına malikdir və bir çox resurslar artıq internetdə mövcuddur. Bununla belə, əslində, süni zəkaya əsaslanan etibarlı və idarəedici məzmun etiketləmə platformasının yaradılması geniş proqram təminatının inkişaf etdirilməsini, məlumat elmləri üçün ayrı bir bacarıq və API ilə tanışlığı tələb edən kompleks bir layihədir. Bu, çox vaxt sahibkarlıq fəaliyyətinin ümumi dəyərinin artmasına səbəb olur, çünki böyük əmək haqqı üzrə məlumatların emalı üzrə mütəxəssislər mühəndis sistemlərinə planlaşdırıldığından daha çox vaxt sərf edirlər, çünki layihə rəqəmsal transformasiyanın vaxt aparan və çətin elementinə çevrilir. Bu, nəşriyyat biznesinin digər sahələrinə də təsir göstərir - məlumatların emalı üzrə mütəxəssislər hazır şəkildə mövcud olan məhsulların fərdi versiyasını hazırlayırlarsa, təklifiniz üçün unikal olan məhsullar üzərində işləmir və yeni gəlir mənbələri yaratmırlar.

Tərəfdaşlıq münasibətləri tez-tez belə vəziyyətlərdə yaxşı bir kompromis hesab edilsə də, bu yanaşma son məhsulun marka ilə fərqləndirilməsini tələb edir ki, bu da əsaslı olaraq süni zəka tərəfindən idarə olunan məzmun təsnifat sistemləri olmur.

Maliyyə baxımından uzanan nəşriyyat və yayım sektorlarında ümumi mülkiyyət dəyəri və məhsulların fərqləndirilməsi hər zamankından daha vacibdir. Bu səbəbdən naşirlər və nəşr edənlər məlumat alimlərinin ən çox dəyər verə biləcəklərini və təkəri yenidən kəşf edə biləcəklərini öyrənmək üçün çox pul xərcləməmələrindən əmin olmalıdırlar.

Dəyanət Ağalarlı
Ordu.az

© Materiallardan istifadə edərkən hiperlinklə istinad olunmalıdır


Teqlər: Süni-zəka   Data