面向媒体驱动型组织的无代码机器学习

来源：CPDA数据分析师网　/　时间：2021-03-01

企业很难找到一种方法来测试
评估和发现ML的业务案例，而没有传统上的高成本以及数月或数年的交货时间，云服务的激增，技术人才的短缺以及数据科学的风险和不可预测的性质只会增加复杂性，使媒体技术人员能够在几天甚至几小时内通过API将ML功能集成到其数字媒体供应链中，推动工作流程自动化并开辟了新的收入来源，否则，如果没有AI和机器学习，这将是不可行的。

在不到一个小时的时间内使ML项目无需代码即可启动：客户无需供应商集成，ML域专业知识或专门的开发团队即可快速启动ML项目，从而加快了首次概念验证的时间。

支持多供应商的互操作性：客户可以直接访问ML生态系统，其中包括云，ML API，并且可以将ML生成的元数据无缝集成到其媒体管理或生产应用程序中，而不会破坏现有工作流程。

扩展快速周期的创新：消除了数月的开发时间，并利用传统软件开发的敏捷性来构建媒体引擎驱动的应用程序所需的工具，从而为媒体技术人员提供了武器。

让客户从海量媒体中获取价值的方法
但是它仍然需要高水平的定制工程，这导致了僵化的过程，并且从未扩大规模，我们需要通过使客户易于通过利用不断增长的ML API生态系统来使ML创新更容易获得，使媒体技术人员能够以较低的风险水平迅速站稳机器学习计划，进行敏捷实验并加速机器学习创新项目，将原本需要数年的开发工作压缩到几天甚至几小时。

正如无代码软件无需编程知识即可进行应用程序开发一样
AI无需专门的开发或数据科学团队即可进行ML API集成，以前无法使用AI / ML的组织现在可以运行敏捷实验并通过利用其功能来快速扩展项目：

单个可视界面，无需供应商集成即可访问云，ML API
轻松的ML实现，用于自动化媒体管理任务，包括元数据标记，图像分类，语音转文本和内容审核
使用Python SDK和REST API将ML预测无缝集成到现有应用程序中的能力
大规模媒体摄取和预处理

评估，存储，索引和搜索ML结果的基础架构

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