Teknologi AI secara bertahap mengubah cara kita menonton video. Melalui algoritma pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin, platform video dapat menganalisis konten video secara akurat dan membuat rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan minat dan pola perilaku pengguna. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga memberikan lebih banyak peluang eksposur kepada pembuat konten.
Pertama, proses analisis konten video AI melibatkan beberapa langkah. Langkah pertama adalah ekstraksi konten video. Langkah ini mencakup mengekstraksi gambar, audio, teks, dan informasi lainnya dari video. Misalnya, AI dapat mengidentifikasi elemen visual seperti objek, adegan, dan tindakan dalam video, serta konten dan subtitle ucapan-ke-teks. Selain itu, AI juga dapat menganalisis karakteristik seperti nada, ritme, dan gaya video. Untuk mencapai fungsi ini, alat pemrosesan video sumber terbuka seperti OpenCV dan FFmpeg dapat digunakan. OpenCV adalah perpustakaan visi komputer canggih yang membantu pengembang mengekstrak dan memproses data video dengan mudah. FFmpeg adalah alat yang ampuh untuk memproses file multimedia. Dapat digunakan untuk mengekstrak aliran audio dari video atau mengonversi format video.
Langkah kedua adalah mencocokkan informasi yang diekstraksi dengan riwayat perilaku pengguna. Dengan menganalisis data interaksi pengguna seperti riwayat tampilan, riwayat pencarian, suka dan komentar, AI dapat memahami minat dan preferensi pengguna. Langkah ini biasanya melibatkan model pembelajaran mesin yang kompleks seperti pemfilteran kolaboratif, faktorisasi matriks, jaringan saraf, dll. Dalam penerapan praktisnya, perusahaan akan menggunakan kerangka pembelajaran mesin yang berbeda untuk melatih model ini. Misalnya, TensorFlow adalah framework machine learning sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google. TensorFlow menyediakan API dan alat yang kaya untuk mempermudah pembuatan dan penerapan model machine learning. Situs web resmi TensorFlow menyediakan dokumentasi dan tutorial mendetail untuk membantu developer memulai dengan cepat.
Terakhir, AI akan membuat daftar rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan hasil pencocokan. Proses ini biasanya terdiri dari dua tahap: pembuatan kumpulan kandidat dan pemeringkatan. Fase pembuatan kumpulan kandidat akan menyaring video yang berkaitan dengan minat pengguna dari perpustakaan video yang sangat besar; fase penyortiran akan menilai dan mengurutkan video dalam kumpulan kandidat untuk menentukan urutan rekomendasi akhir. Untuk meningkatkan akurasi dan keragaman rekomendasi, beberapa platform juga akan menggabungkan faktor-faktor seperti informasi kontekstual (seperti waktu, lokasi) dan hubungan sosial.
Singkatnya, teknologi AI memungkinkan platform video memahami kebutuhan pengguna dengan lebih akurat dan menyediakan layanan yang lebih personal. Dengan berkembangnya teknologi, analisis dan rekomendasi konten video akan menjadi lebih cerdas dan halus di masa depan. Bagi pembuat konten, memahami dan memanfaatkan teknologi ini dapat membantu mereka menjangkau audiens target dengan lebih baik dan meningkatkan dampak karya mereka. Pada saat yang sama, bagi pengguna, hal ini berarti mereka akan lebih mudah menemukan konten yang sesuai dengan minat mereka, sehingga menghasilkan pengalaman menonton film yang lebih baik.
