Resumo

Neste artigo, exploramos como a Disney Hotstar utiliza big data e inteligência artificial. Hotstar, um serviço popular de streaming na Índia, recentemente fez uma parceria com a Disney Plus e renomeada como Disney Plus Hotstar. Com mais de 300 milhões de usuários ativos, o Hotstar conta com big data para obter insights, melhorar a experiência do usuário e tomar decisões orientadas a dados. Aqui estão dez pontos -chave sobre como o Hotstar usa Big Data:

1. O big data ajuda na análise e organização de conjuntos de dados grandes e complexos que os métodos tradicionais lutam para lidar.
2. Os três V de Big Data – volume, velocidade e variedade – são cruciais para entender sua magnitude.
3. A Hotstar oferece uma ampla gama de programas de televisão indianos e riachos ao vivo na Premier League Indian Matches em vários idiomas.
4. Com 46.4 milhões de assinantes pagos, a assinatura de baixo preço da Hotstar contribui para sua enorme popularidade.
5. A Hotstar emprega tecnologia de dados para gerenciar a grande quantidade de dados gerados pela plataforma.
6. Big Data beneficia os negócios, fornecendo informações sobre os concorrentes e criando novas oportunidades de negócios.
7. O Big Data oferece um elemento científico para campanhas de marketing, permitindo que os profissionais de marketing façam estratégias orientadas a dados.
8. Hotstar viu um aumento no uso durante a pandemia, contribuindo para o crescimento de plataformas OTT.
9. O big data desempenha um papel significativo na segmentação de anúncios, ajudando os anunciantes a entender as preferências do público e otimizar os posicionamentos de anúncios.
10. A análise de big data permite a previsão do comportamento do espectador, permitindo que as plataformas atendam às suas preferências e aprimorem a experiência do usuário.

15 perguntas únicas

1. Como o Big Data ajuda na análise de conjuntos de dados grandes e complexos?

O big data ajuda a analisar e organizar conjuntos de dados que os métodos tradicionais lutam para lidar devido ao seu volume, velocidade e variedade. Permite às empresas obter informações valiosas e tomar decisões orientadas a dados.

2. Quais são os três V de Big Data?

Os três V de Big Data são volume, velocidade e variedade. O volume refere -se à enorme quantidade de dados gerados, a velocidade significa a velocidade na qual os dados são gerados e processados, e a variedade representa os diferentes tipos e fontes de dados.

3. Por que o hotstar é popular entre os índios?

O Hotstar é popular entre os índios devido à sua oferta de uma ampla gama de programas de televisão indianos e transmissão ao vivo dos jogos da Premier League indianos em vários idiomas. Além disso, seu preço de assinatura acessível contribui para sua popularidade.

4. Como o Hotstar gerencia a grande quantidade de dados gerados na plataforma?

A Hotstar emprega tecnologia de dados para lidar com a quantidade significativa de dados gerados diariamente. Isso garante armazenamento, organização e análise eficientes dos dados, permitindo que o Hotstar tome decisões informadas.

5. Quais são os benefícios dos big data para as empresas?

O Big Data oferece vários benefícios para as empresas, incluindo melhor entendimento dos concorrentes, identificação de novas oportunidades de negócios e a capacidade de criar estratégias de marketing orientadas por dados.

6. Como a pandemia impactou plataformas OTT como o hotstar?

A pandemia levou ao aumento do uso de plataformas OTT como o Hotstar, pois as pessoas procuram maneiras de passar o tempo. A observação de compulsão tornou-se uma atividade popular durante o período de quarentena, contribuindo para o crescimento dessas plataformas.

7. Como o big data desempenha um papel na segmentação de anúncios?

O big data permite a segmentação precisa do anúncio, fornecendo informações sobre preferências e comportamentos do público. Analisando dados sobre o conteúdo que o público observa, com quais anúncios eles se envolvem e suas preferências ajudam os anunciantes a otimizar seus posicionamentos de anúncios.

8. Como o big data ajuda a prever o comportamento do espectador?

A análise de big data permite que plataformas como o Hotstar prevejam o comportamento do espectador, entendendo fatores como engajamento, mostram preferências, hábitos de pular conteúdo e informações demográficas. Isso ajuda a personalizar a experiência do usuário e melhorar a satisfação do cliente.

9. Como o big data influencia as classificações de vídeo em plataformas como o hotstar?

Big Data é fundamental para determinar as classificações de vídeo em plataformas como o Hotstar. Ao analisar o comportamento e as preferências do usuário, o Hotstar pode identificar quais tipos de conteúdo são preferidos pelo público e usar esses dados para tomar decisões sobre renovações de show e novos lançamentos de show.

10. Como o Big Data contribui para o agendamento de transmissão em plataformas como o Hotstar?

Com o surgimento da transmissão ao vivo, o Big Data desempenha um papel na programação de fluxos. Ao analisar dados sobre o comportamento e as preferências dos espectadores, plataformas como o Hotstar podem agendar estrategicamente seus fluxos para maximizar o envolvimento do público e fornecer uma experiência de visualização perfeita.

11. Como as análises são usadas para melhorar as estratégias de publicidade?

As análises fornecem estatísticas confiáveis ​​sobre hábitos, preferências e interações com anúncios de audiência. Os anunciantes podem aproveitar esses dados para refinar suas estratégias de anúncios, otimizar a frequência de anúncios e direcionar públicos específicos, resultando em campanhas de publicidade mais eficazes e direcionadas.

12. De que maneira o big data ajuda na satisfação do cliente?

Big Data ajuda a entender as preferências, necessidades e sentimentos do cliente, analisando dados de várias fontes, como mensagens postais e interações de atendimento ao cliente. Essas informações podem ser usadas para personalizar as experiências dos clientes, melhorar as ofertas de produtos e aprimorar a satisfação geral do cliente.

13. Qual o papel do big data na produção e retenção em plataformas de streaming?

A análise de big data permite que as plataformas de streaming entendam quais tipos de conteúdo ressoam com seu público e quais devem ser evitados. Esta informação influencia as decisões sobre renovações de shows, lançamentos de novos shows e a produção de conteúdo que se alinha com as preferências dos espectadores, levando a uma retenção de maior espectador.

14. Como o big data contribui para o sucesso de plataformas como o YouTube?

Plataformas como o YouTube utilizam big data para entender a demografia, as preferências e os comportamentos de seu público. Esses dados ajudam a fornecer conteúdo direcionado, recomendar vídeos com base nos interesses do usuário e fornecer uma experiência personalizada do usuário.

15. Que etapas devem tomar as empresas para melhorar seus recursos de big data?

As empresas devem investir na melhoria de seus recursos de big data, coletando dados relevantes, implementando ferramentas de análise de dados e contratando profissionais de dados qualificados. Além disso, manter -se atualizado com as últimas tendências e avanços na tecnologia de big data é crucial para aproveitar seu potencial.

16. Quais são os principais fatores para as empresas considerarem na aplicação de big data?

Ao aplicar big data, as empresas devem considerar fatores como segurança de dados e privacidade, uso ético de dados, escalabilidade da infraestrutura de dados, qualidade e precisão dos dados e alinhamento de iniciativas de big data com estratégias e objetivos gerais de negócios.

Como a Disney Hotstar está usando big data e inteligência artificial

Empresas de todos os negócios devem trabalhar para melhorar seus recursos de big data para que possam se beneficiar disso. Saiba mais sobre as aplicações de big data na vida cotidiana.

Como o hotstar usa big data?

Big Data é um campo que ajuda na análise de dados, na organização sistemática dos dados ou no tratamento de grandes conjuntos de dados que estão além dos recursos do software típico de análise de dados.

Em outros termos, o big data refere -se a um grande número de conjuntos de dados complicados, particularmente aqueles derivados de novas fontes. Esses dados são tão grandes que os métodos tradicionais têm dificuldade em entendê -los. É quando o big data desempenha um ótimo papel.

O big data também ajuda na resolução de questões de negócios que os métodos tradicionais não conseguem detectar. Os três V de Big Data são volume, velocidade e variedade. Isso é para que possamos descobrir como medir big data.

Por outro lado, o Hotstar é um serviço popular de streaming na Índia. A Hotstar recentemente fez uma parceria com a Disney Plus, resultando no rebranding de Hostar como Disney Plus Hotstar. Desde a sua reforma, a Disney Plus Hotstar se tornou popular.

A plataforma transmite programas de televisão indianos em vários idiomas. E não se esqueça da transmissão ao vivo da Indian Premier League, disponível em seis idiomas diferentes. Isso é suficiente para entender por que a Disney Plus Hotstar é tão popular entre os índios.

A partir de agora, a Disney Plus Hotstar tem 300 milhões de usuários ativos, com 46.4 milhões dos assinantes pagos. Outro motivo da popularidade do Hotstar é que ela vende sua assinatura a um preço muito baixo.

Uma grande quantidade de dados é registrada diariamente para uma empresa como o Hotstar. Como o manuseio desses dados se torna inviável para a organização, a tecnologia de dados é contratada. Antes de examinarmos como o Big Data é usado no Hotstar, é importante entender o que é o big data e como isso pode beneficiar uma empresa.

Como o Big Data beneficia os negócios?

Big data pode ser usado para entender melhor os concorrentes. O big data é usado por novos participantes e empresas interessantes em todos os campos, seja isso ou assistência médica. Cada indústria utiliza big data. Big Data AIDS na criação de novas oportunidades de negócios.

Para campanhas de marketing, o Big Data introduziu um elemento científico. Dá às ferramentas de marketing para ajudá -las com suas estratégias de marketing. A maioria dessas empresas estará no centro de enormes fluxos de dados, incluindo serviços e produtos, fornecedores e compradores, intenção e preferências do consumidor e mais.

Empresas de todos os negócios devem trabalhar para melhorar seus recursos de big data para que possam se beneficiar disso. Saiba mais sobre as aplicações de big data na vida cotidiana.

Impacto de Big Data no Hotstar

Os dias da quarentena acabaram, mas não o hábito de assistir a compulsão. Desde que a questão da pandemia ocorreu, as pessoas de todo o mundo estão procurando uma maneira de passar o tempo.

Quase a maneira favorita de todo mundo de passar o tempo é assistir compulsivamente. Pandemic foi um período em que plataformas OTT como Hotstar, Netflix e Amazon Prime Video foram fortemente usadas para transmitir filmes e séries. Essas plataformas estão crescendo em número e se tornando mais tecnologicamente avançadas.

O big data é um dos disruptores mais significativos para a taxa crescente dessas plataformas. Dada a população de hoje, isso é uma obrigação porque, como tudo o mais, o objetivo é maximizar a proliferação. Então, vamos ver como o Big Data afeta o setor de entretenimento.

Direcionamento de anúncios

A publicidade começou com a distribuição de panfletos, depois passou para o Radio Jingles, e agora temos publicidade em plataformas de mídia social. O setor de mídia atualmente tem bilhões de espectadores. É essencial ter uma boa estratégia de colocação para competir. A frequência do jogo de anúncios é extremamente importante na publicidade.

O foco principal da publicidade hoje em dia é quando o público observa conteúdo específico em qual plataforma. A análise fornece estatísticas confiáveis ​​sobre o que e quando o público observa qual conteúdo. Quais anúncios a multidão assiste e quais anúncios eles ignoram revelam quais são suas preferências e o que eles podem não gostar.

Previsão do comportamento dos espectadores

Os clientes são importantes para o sucesso da empresa. Quanto mais feliz o cliente, maior a receita da empresa. O Big Data coleta todas as emoções dos clientes por meio de suas mensagens postais e atendimento ao cliente.

O Big Data oferece o fracasso dos espectadores ao ver um anúncio, como quanto tempo eles assistem a um anúncio, que tipo de comerciais eles favorecem, que tipo de shows eles preferem e que tipo de conteúdo eles pulam para assistir, e assim por diante.

O big data também fornece informações como a faixa etária do público em várias plataformas e o tipo de telefones celulares que eles usam. O YouTube é um exemplo fantástico de uma plataforma que usa essas informações para entender seu público e fornecer conteúdo que eles gostam.

Classificações de vídeo

O Big Data beneficiou serviços como Netflix, Amazon Prime e Hotstar. Semelhante ao YouTube, essas plataformas dependem de big data para prever o comportamento do usuário. Essas estatísticas, por outro lado, são extremamente detalhadas e influenciam diretamente mostram produção e retenção.

Essas plataformas empregam big data para determinar quais tipos de conteúdo são preferidos por seus clientes e quais são evitados para renovar o programa para a próxima temporada. Eles fazem a mesma coisa antes de lançar um novo show em suas plataformas.

Agenda de fluxo

O conceito de transmissão ao vivo está ganhando tração nos dias de hoje, seja nas mídias sociais ou na grande mídia. O público parece gostar do webcast ao vivo. Twitch é uma plataforma popular para os criadores de conteúdo interagirem com seu público em tempo real.

Os anunciantes usam essa oportunidade para promover seus produtos na frente de seu público -alvo. A análise ajuda a determinar o melhor momento para transmitir, a fim de se conectar com o maior número de pessoas, bem como que tipo de produto ajudará a capturar a atenção do público em geral, conforme explicado por GoodWorkLabs.

O Hotstar usa o Big Data para mover seus usuários de freemium para usuários premium

A equipe de marketing examina os quatro aspectos para converter assinantes de freemium em membros premium comprometidos.

Experiência individualizada do usuário

É importante explorar além da demografia para adquirir uma melhor compreensão de um consumidor, como o que eles gostam, qual é o trabalho deles e como seu produto afetará suas vidas.

Quantas vezes o usuário abre o aplicativo e qual o conteúdo eles visualizam, quanto tempo eles assistem a um conteúdo específico ou quão lentamente o consumidor pode ir ao funil e o que os convencerá a se tornarem clientes fiéis?

Depois que o comportamento do usuário é previsto, é simples contorná -lo e mover usuários ao longo do funil usando conteúdo embalado e empurrado com base em um entendimento completo das personas do usuário e da psicográfica.

Recomendar conteúdo de acordo com o estilo de vida

Os assinantes podem desperdiçar seu dinheiro se não retornarem às plataformas para examinar o conteúdo depois de pagar pela associação. Os fãs de esportes usam o Hotstar exatamente quando há transmissão ao vivo de uma partida, e eles não o utilizam em outros dias. É difícil convencer essas pessoas a se inscrever e aproveitar todo o entretenimento que o Hotstar tem a oferecer.

Para atingir esse objetivo, a empresa identifica e categoriza indivíduos com base em características digitais, como navegar e visualizar histórico, padrões de consumo de conteúdo e outras preferências. Se o usuário for um usuário da plataforma gratuita, mova -o através do funil, propondo itens da biblioteca premium em que eles têm mais probabilidade de se interessar.

Mensagens personalizadas na hora certa

Mantendo o impulso com uma campanha que pode atrair a atenção das pessoas, em vez de simplesmente mover estatísticas. Eles tiveram que enviar notificações push para milhões de usuários, o que eles realizaram usando o Inclever Tap, uma plataforma de gerenciamento e engajamento de estilo de vida do cliente que pode enviar até 25 milhões de mensagens push por segundo.

Fazer a conexão era apenas um aspecto do plano. Também era importante identificar os dias e horários da semana em que várias categorias de usuários são as mais engajadas e receptivas para empurrar notificações. Neste procedimento, o Hotstar alavancou essas idéias para aumentar os cliques três vezes.

Envolvendo com usuários em tempo real

Monitorando a atividade do usuário para ver com que frequência e recentemente os usuários usaram o chaveiro quando um usuário observa algo no aplicativo e depois o fecha abruptamente, isso é interpretado como uma oportunidade de dar -lhes uma notificação de push, incentivando -os a terminar o que iniciaram.

Isso permite que o Hotstar tenha uma melhor taxa de conversão e consumo de mais conteúdo pelos usuários. (fonte)

Para resumir, podemos ver como o hotstar usa big data para expandir seus negócios. Podemos concordar fortemente que o hotstar foi bem -sucedido nesse sentido, com base no número de assinantes que atraiu. O big data tem o potencial de impactar positivamente o negócio se utilizado corretamente.

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Como a Disney+ Hotstar está usando big data e inteligência artificial

Disney+ Hotstar é uma das plataformas de streaming em ascensão ao redor do mundo. Embora tenha começado a oferecer serviços em várias regiões, é’Já se torna um favorito dos fãs devido à sua coleção de conteúdo da Disney e um monte de programas pertencentes à Fox, HBO e Showtime. Além disso, você também pode pegar transmissões de partidas ao vivo.

A Disney+ Hotstar é capaz de dar a outras plataformas de streaming uma corrida pelo seu dinheiro, pois está incorporando tecnologias avançadas como big data e inteligência artificial para aprimorar a plataforma’s capacidades.

No caso de nós’Venceu seu interesse, você pode experimentar o Disney Plus Bundle no Reino Unido para testar por si mesmo o quão bem a plataforma de streaming se sai em comparação com o restante de seus concorrentes.

Deixar’s entrar nisso.

Utilizando uma plataforma de entrega em nuvem para streaming

Disney+ Hotstar alistou a ajuda das tecnologias Akamai enquanto transmitia o Vivo IPL 2018. Em 10 de abril de 2018, para o jogo entre Chennai Super Kings (CSK) e Kolkata Knight Riders (KKR), a visualização atingiu o pico em 5.5 milhões de visualizações simultâneas. Aparentemente, esse foi o recorde de um único evento de streaming online por qualquer emissora.

Akamai’S Intelligent Platform tem um aumento de até 75% no streaming de telefones celulares. A plataforma de entrega em nuvem conseguiu fornecer 95 exabytes de dados, apreciar 2.5 exabytes de dados e entretenam mais de 1.3 bilhões de dispositivos por dia.

Com esse influxo de dados, os motores de aprendizado de máquina (ML) podem melhorar o desempenho, a segurança e a confiabilidade geral da experiência digital. O melhor de tudo é que é facilmente integrável com aplicativos web e móveis para fornecer segurança em nuvem, análise e muito mais.

Acomodante pico no trânsito

De acordo com o Disney+ Hotstar, independentemente do número de partidas, eles’VE transmitiu ao vivo; Os padrões de tráfego permanecem imprevisíveis a cada vez. Apesar disso, eles dependem de padrões anteriores para tomar decisões. De acordo com o Akash Saxena, o chefe de tecnologia da Hotstar, é provável que o aumento do tráfego sobrecarregará o sistema de back -end e causará interrupções no streaming.

Que’é por isso que, desde que o back -end legado defenda seu fim da barganha, ele’é sempre fácil de receber novos usuários na plataforma. Um dos métodos compartilhados por Saxena foi a escala automática para lidar com um influxo de usuários. Ele acredita que a escala automática resulta em ter muitos servidores à mão para que os usuários não’t enfrentar problemas durante o streaming.

Todos os dias, a equipe da Hotstar lida com protocolos de pânico, armazenamento em cache e backoffs exponenciais para garantir que os clientes tenham uma experiência de streaming perfeita. Saxena continuou dizendo que toda a plataforma depende de três pilares:

1. Infraestrutura de streaming
2. Engine de assinatura
3. Motor de metadados

Números de baixa latência também são um bom sinal para um processo simplificado.

Streaming personalizável

Outro fator importante que pode fazê -lo ou quebrá -lo com um serviço de streaming é fornecer uma experiência rápida e eficiente do cliente. Com downloads ilimitados a cada dois dias, o Hotstar está desenvolvendo um algoritmo ML para usar a inteligência do usuário a partir de dados brutos. Dessa forma, o algoritmo sugerirá maneiras pelas quais um usuário’A experiência de streaming pode ser personalizada.

O streaming personalizado significaria que a plataforma poderá sugerir conteúdo ou anúncios de acordo com os programas’estou assistindo. Uma métrica que é fundamental para essa coleta de informações é o tempo de relógio por usuário por mês. O algoritmo ML aprende as preferências do usuário através do histórico de relógios e depois fornece recomendações semelhantes de acordo.

Hotstar também usa a plataforma de dados em tempo real Knol. Ele é construído para fornecer uma troca suave de dados da Hotstar. O aplicativo coleta uma enorme quantidade de dados (i.e. quase 10tb) que consiste em impressões de anúncios, dados de suporte ao cliente, clickstream comportamental e muitos outros. Para que um usuário possa ser recomendado conteúdo que é muito mais preciso de acordo com seus gostos.

Pensando fora da caixa de streaming

A eleição do estado de Pradesh foi realizada em duas cidades, Gujarat e Himachal, na Índia. As campanhas de exibição para as eleições foram transmitidas pela Disney+ Hotstar enquanto colaboravam com uma agência de soluções digitais de ponta a ponta, Performics. Enquanto isso, Redultrix, uma grande agência de marketing digital local ajudou a identificar o público e fornecer anúncios programaticamente.

Devido à análise, foi mais fácil acompanhar o número de pessoas, identificando os interesses dessas pessoas e levando a um eventual aumento no tempo gasto na Disney+ Hotstar. Toda a campanha foi realizada com uma mistura de dados automáticos, dados, análises, marketing preditivo e aprendizado de máquina.

A Disney+ Hotstar continuará a colaborar com mais agências para obter um número para seu público e como atender a eles de acordo. Por exemplo, eles se inscreveram com os laboratórios de mídia Zapp para obter análises de público móvel para fornecer anúncios direcionados com base em ofertas de publicidade e comunicação personalizada.

Em suma, Disney+ Hotstar certamente não’quero desistir deste empreendimento aventureiro em breve. Quem sabe o que mais eles planejaram para o futuro? Eles parecem estar fazendo um bom trabalho até agora. Se você’aguardando ansiosamente o hotstar em sua região, não se preocupe. Eles’está se expandindo em um bom ritmo. Até então, você pode simplesmente usar uma VPN para obter a Disney+ Hotstar fora da Índia.

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Como a Disney+ Hotstar simplificou sua arquitetura de dados para escala

Disney+ Hotstar, Índia’O serviço de streaming mais popular, teve que encontrar uma maneira de acompanhar sua biblioteca de conteúdo em rápida expansão e base de assinantes.

22 de junho de 2022 7:43 de Cynthia Dunlop e Peter Corless

Imagem de recurso fornecida pelo patrocinador.

Entrevista com a Disney+ Hotstar & Myntra: Scaling AI do POC para a produção

Inteligência artificial (IA) é um tópico quente hoje em dia. Algumas pessoas acreditam. Outros acreditam que é uma ameaça ao nosso trabalho e potencial de carreira. Qualquer que seja o lado do debate você’Re On, isso’Não há dúvida de que a IA, quando dirigida por redes neurais profundas, pode automatizar processos (muitas vezes tediosos) que, de outra forma, exigem seres humanos. De fato, tarefas que ocupam 45% do tempo dos funcionários podem ser automatizadas pela implementação da tecnologia demonstrada, de acordo com a McKinsey & Company Research . No entanto, a capacidade de gerenciar entradas complexas é apenas o primeiro passo nesta jornada. As aplicações orientadas pela IA resultam em complexidade significativa entre os sistemas de negócios. Nosso apresentador de Hackerrank, Aadil Bandukwala, conversou com um painel de especialistas sobre a escala da IA ​​da prova de conceito até a produção. O painel incluiu:

• Akash Saxena, SVP, Chefe de Tecnologia da Disney+ Hotstar
• Ravindra Babu Tallamraju, vice -presidente e chefe, ciência de dados da Myntra Jabong
• Harishankaran K, co-fundador & CTO no Hackerrank

Assista ao vídeo completo abaixo ou continue lendo alguns destaques da discussão.

O que é necessário para fazer uma ótima aplicação que é alimentada por AI?

Akash Saxena:

Primeiro, você deve perguntar: o que isso faz para o cliente? O que é preciso para criar qualquer ótimo aplicativo?

Ai é apenas mais uma ferramenta no meu kit de ferramentas. É um algoritmo mais aprimorado – seja usando o aprendizado de máquina ou redes neurais para fazer as coisas acontecerem. Com o ataque dos dados, existem certos problemas que só podem ser resolvidos usando técnicas de IA. Para mim, o que torna um aplicativo poderoso depende das respostas para as seguintes perguntas: O que ele faz para o cliente? Isso torna a plataforma inclusiva? Isso torna a experiência mais rica?

Você deve começar identificando isso e depois recuperando. De fato, para muitos dos meus casos de uso, a IA é bastante dominante.

Ravindra Babu Tallamraju:

Qualquer coisa que seja feita manualmente por um especialista em domínio que precisa aumentar apenas é escalável para um limite.

Por exemplo, vamos’s falar sobre alguma classificação de estilo. No Myntra, pegamos uma peça específica e temos uma aparência especializada em moda e classificamos cada peça de roupa. Este especialista vem com uma grande quantidade de experiência em domínio – 10 anos de experiência na avaliação de cada peça. Deixar’s Diga que este estilo é incrível e compramos algum número de itens desta roupa. Devido ao grande volume de roupas, substituímos o especialista por um modelo probabilístico, que funciona e também um humano.

Que’é um exemplo de uma ótima aplicação. Isto’s escalável e deve ser executado tão bem quanto o especialista. Definitivamente não pode exceder a experiência do domínio de um humano, mas pode ter um desempenho tão bem.

Harishankaran K:

Ai está expandindo o horizonte. O objetivo da IA ​​é o quão bem ela pode fazer ou quanto mais próximo pode chegar de um humano executando as mesmas funções. Essa lacuna está reduzindo, dia a dia.

A coisa mais importante que você precisa é de dados. Se você não tem dados suficientes para fazer essas previsões, não há nada além disso. Mas agora existem muitas maneiras de coletar dados, tantos lugares em que você pode obter os dados e fazer essas previsões e modelos. Então, acho que requer algum nível de imaginação.

Há algumas coisas que eu sempre acreditei não serem possíveis. No entanto, existem novas aplicações que emergem todos os dias e provam que eu está errado.

Uma criação recente é o CPT-3, que pode prever o que você vai escrever. Eu escrevi e-mail usando GPT-3. Portanto, esse é um dos novos aprimoramentos que provam que você precisa desaprender tudo e assumir que tudo é possível e seguir essa mentalidade.

Como as organizações realmente determinam se têm um caso de uso de IA aplicável?

Akash Saxena:

Quero compartilhar uma anedota que um pesquisador muito sênior compartilhou uma vez comigo. Você pode ter os melhores algoritmos de recomendação, mas diga que seu UX está quebrado e de repente todas essas recomendações estão em um lugar onde o cliente não os vê. Não é culpa da IA, ou não é uma falha no que o aplicativo estava fazendo. Isso ilustra que todos os produtos devem ser construídos holisticamente.

Alguns ótimos casos em que a IA é usada é qualquer coisa que você possa fazer para tornar seu produto mais escalável, repetível e consistente. Ravindra falou sobre classificação de moda como exemplo. Eu posso ser uma classificadora de moda mais nítida versus dizer, Ravindra. Ravindra pode ter outras habilidades, mas você pode ensinar uma máquina alguns desses atributos. É difícil chegar onde um humano precisa chegar, e é muito complexo. Você pode adicionar um monte de camadas e levar 200 dias para calcular uma resposta que alguém poderia dar a você talvez um dia.

Especificamente, estou realmente impressionado com carros autônomos. Eu sou um tecnólogo, mas estou constantemente impressionado com o que as máquinas podem fazer agora e com a consciência de. Então, é bastante fantástico. Eu acho que Harishan seguiu um tema semelhante em termos do que pegamos. Tentamos encontrar muitas eficiências operacionais. Quando o conteúdo chega até nós, processamos horas e horas de conteúdo todos os dias. Todo esse conteúdo deve ser visto. Existem anomalias? Existe algo que seja censurável legalmente? Isso geralmente é intensivo para o ser humano. E nosso foco tem sido descobrir onde há uma variação em como um humano pode perceber.

Sempre há esse medo de que a IA coma nossos empregos. Na realidade, eu diria que nos liberta para focar em problemas mais de alta qualidade, em vez de tentar resolver problemas de baixa qualidade com apenas mão de obra bruta. E usamos a IA com grande efeito para todos os nossos motores de recomendação.

Mas também começamos a olhar para a IA dos modelos de previsão de tráfego. Estamos usando a IA para colocar modelos no cliente para descobrir como podemos fazer AVR, o cálculo da taxa de bits. Então, quando você toma a decisão de mudar de 360p para 480p? Essas decisões são tomadas no momento. O algoritmo hoje diz, bem, você pode fazer isso agora, como neste instante? São minhas últimas amostras são boas o suficiente? Não percebendo que talvez você esteja em uma área de rede que seja muito ruim. Você pode ter um pico momentâneo, buffer e depois descer novamente. Para o meu cliente, essa é uma experiência ruim. Eu prefiro não me subir. Essa é uma área de usá -lo.

Quais são os exemplos de casos de uso de IA bem -sucedidos que continuam a surpreendê -lo hoje e quais são os problemas interessantes que você está resolvendo?

Ravindra Babu Tallamraju:

Temos modelos que afetam todos os pontos de contato do cliente – no momento em que eles fazem login na página inicial, quando a remessa deve ser entregue e no retorno. Nosso desafio está em garantir que o item devolvido seja exatamente o mesmo e está na ordem correta.

Aqui’s Outro caso: em nosso armazém, tentamos fazer a tarefa ideal de remessas a catadores. Aqui, a quantidade de dados necessários é limitada e você pode abordá -los através de um modelo de teoria de filas. Os dados são predominantemente usados ​​para validar parte disso. Para as recomendações, como o Akash está mencionando, você precisa de conjuntos de dados maciços. Você precisa entender o que o cliente gosta, quais foram suas compras anteriores e, então, podemos recomendar o produto certo para eles. E é aqui que vêm os enormes conjuntos de dados e você conhece toda a complexidade de construir um modelo.

Harishankaran K:

Como empresa construindo um produto, você tem que impressionar constantemente seu cliente. Você tem que incorporar o “ satisfação do cliente ” aspecto. E a IA é uma ferramenta forte que ajuda você a fazer isso várias vezes.

Quando eu tinha o Yahoo Mail, fiquei super empolgado com a forma como o Spam do Gmail sempre vai para a pasta de spam. Nenhum spam jamais viria à minha caixa de entrada. Agora, não é mais impressionante. Nós nos acostumamos a isso.

Hoje, quando começo a digitar, ele completa minhas declarações. Este é o próximo mundo. Em alguns anos, vou digitar o assunto e então ele preencherá o e -mail inteiro para mim, e não será mais as ótimas coisas.

Chega a um ponto em que se chegar alguma recomendação de que eu não’T Gosto, diga de Hotstar e Myntra, e se eu não gostar, posso pensar lá’é algo errado comigo e talvez isso deva ser a coisa que eu preciso. Você tende a confiar tanto nisso que vai em frente acreditando que isso deveria estar certo e talvez eu não esteja no estado de espírito certo. Então, acredito que esse é o ponto em que o caso bem-sucedido da IA, como carros autônomos, é aquele que seria o melhor caso de uso de IA bem-sucedido.