В этой статье представлена система рекомендаций, используемая в youtube, на основе сети глубокого обучения. Модель состоит из двух частей: во-первых, сеть генерации кандидатов сокращает число возможных видео с миллионов до пары сотен. Он использует историю просмотров и поиска, а также некоторую контекстную информацию.
После того, как генератор кандидатов возвращает видео, ранжирующая сеть вычисляет прогнозируемое время просмотра каждого видео, извлекает подмножество видео. Рейтинговая сеть имеет доступ к более подробной информации о каждом видео. Полная модель сквозно дифференцируема и обучается по методу задержания, в котором представлена часть пользователя и отложено «будущее».
Модель выполняет экстремальную мультиклассовую классификацию между миллионами видео. Интересно, можно ли сначала предсказать тему видео, а затем выполнить мультиклассовую классификацию. Это будет следовать нисходящему подходу. Хотя для этого метода потребуется модель для прогнозирования темы или использования тегов.
Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?
Авторы говорят, что выдают возраст тренировочного примера как особенность при обучении, но какой это возраст? Поскольку обучающий пример состоит из нескольких видеороликов, которые просмотрел пользователь, возраст является средним? или какой-либо другой способ его вычисления.
Предполагается, что рейтинговая сеть предсказывает время просмотра, но я думаю, что необходимо нормализовать какой-то фактор. Это связано с тем, что просмотр 1 минуты из 1,5-минутного видео должен стать хитом, а просмотр 1 минуты из 30-минутного видео должен быть отнесен к отрицательной выборке, потому что пользователю не понравилось видео.
Авторы говорят, что разработка функций по-прежнему необходима, и основная проблема заключается в представлении временной последовательности действий пользователя и того, как эти действия связаны с пользователем. Эта проблема может потребовать использования RNN для кодирования последовательной истории просмотров пользователей.
Источник: digitrain.ru
Нейросети для создания youtube shorts
YouTube Shorts — это новая функция, предоставляемая YouTube, которая позволяет пользователям создавать короткие видео длительностью до 60 секунд и делиться ими с другими пользователями. Такие видео часто становятся вирусными и набирают миллионы просмотров за короткое время.
Однако, создание захватывающих и привлекательных коротких видео — это не так просто, как может показаться. Именно здесь на помощь приходят нейросети. Нейросети — это компьютерные программы, которые обучаются на большом количестве данных и могут прогнозировать, синтезировать или классифицировать новые данные.
Использование нейросетей в создании YouTube Shorts может значительно упростить процесс и помочь создать видео, которые будут привлекать большое количество зрителей. С помощью нейросетей можно легко настроить различные эффекты и фильтры, улучшить качество изображения и звука и добавить особые эффекты, которые сделают видео более запоминающимся и стильным.
Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто
Нейросети как инструмент
Нейросети – это математические модели, которые используются для обработки информации и принятия решений на основе большого объема данных. В последние годы нейросети получили широкое применение во многих областях, в том числе и в создании контента для YouTube Shorts.
Когда дело доходит до создания видео для YouTube Shorts, нейросети могут быть полезным инструментом. Они могут помочь автоматически обрабатывать и анализировать видеоматериалы, принимать решения о редактировании и создавать спецэффекты. Вот несколько способов, как нейросети могут быть использованы в создании YouTube Shorts.
1. Автоматическое редактирование видео
2. Создание спецэффектов
Нейросети могут быть использованы для создания разнообразных спецэффектов в YouTube Shorts. Они могут автоматически добавить фильтры к видео, изменить цветовую гамму, создать эффекты движения и многое другое. Это позволяет создавать более привлекательные и профессиональные видеоролики.
3. Распознавание объектов и лиц
Нейросети могут быть использованы для распознавания объектов и лиц на видео. Это позволяет создавать автоматические анимации, добавлять эффекты слежения за объектами, создавать видео в формате «говорящие головы» и многое другое.
4. Анализ и понимание аудитории
Нейросети могут помочь анализировать и понимать аудиторию YouTube Shorts. Они могут анализировать поведение зрителей, выявлять тренды и предлагать рекомендации по созданию контента. Это помогает создавать более популярные и интересные видеоролики.
5. Улучшение качества видео
Нейросети могут использоваться для улучшения качества видео в YouTube Shorts. Они могут автоматически устранять шумы, улучшать четкость изображения, увеличивать контрастность и многое другое. Это позволяет создавать более профессиональные и качественные видеоролики.
Выводя все это воедино, можно сделать вывод, что нейросети являются мощным инструментом для создания YouTube Shorts. Они помогают автоматизировать и улучшить многие аспекты создания видео, делая процесс более эффективным и интересным. Если вы хотите создавать качественные и привлекательные YouTube Shorts, то нейросети – ваш надежный помощник.
Создание YouTube Shorts с использованием нейросетей
YouTube Shorts – это новая функция на платформе YouTube, которая позволяет создавать и просматривать короткие видео длительностью не более 60 секунд. Эта функция была разработана в ответ на популярность других платформ для создания коротких видео, таких как TikTok.
Нейросети, или искусственные нейронные сети, являются одним из инструментов, которые можно использовать для создания интригующих и качественных YouTube Shorts. Нейросети — это системы, которые после обучения способны распознавать и анализировать сложные образы и создавать контент на основе этих знаний.
Преимущества использования нейросетей для создания YouTube Shorts
- Автоматизация процесса создания — Нейросети способны генерировать видео-контент автоматически, что позволяет пользователям экономить время и упрощает процесс создания видео.
- Качественный контент — Нейросети могут создавать уникальный и качественный контент, используя изученные образцы и данные. Это позволяет создавать более привлекательные и интересные YouTube Shorts.
- Больше возможностей для экспериментирования — Использование нейросетей открывает новые возможности для экспериментирования с различными стилями и эффектами видео, что увеличивает креативный потенциал создателей.
Примеры использования нейросетей для создания YouTube Shorts
1. Создание автоматического режиссера
Нейросети могут быть обучены распознавать ключевые моменты в видео-контенте и создавать эффективный монтаж. Это позволяет создавать кинематографические эффекты и увеличивать погружение зрителей.
2. Генерирование музыкальных сопровождений
Нейросети могут анализировать контент видео и создавать автоматическое музыкальное сопровождение, которое идеально подходит под его настроение и стиль.
3. Создание специальных эффектов
Нейросети могут эмулировать сложные спецэффекты, такие как трекинг движения, замедление и ускорение видео, создание 3D-эффектов и многое другое.
Использование нейросетей для создания YouTube Shorts может значительно улучшить качество и привлекательность видео-контента. Технология нейросетей позволяет автоматизировать процесс создания, создавать качественный контент и экспериментировать с различными стилями видео. Все это способствует привлечению большей аудитории к YouTube Shorts и повышению популярности контент-создателей.
Преимущества использования нейросетей в YouTube Shorts
YouTube Shorts — это новый формат видео, который позволяет пользователям создавать и просматривать короткие видеоролики. Использование нейросетей в YouTube Shorts может принести ряд преимуществ:
- Автоматическое создание субтитров: Нейросети могут помочь конвертировать аудио в текст и автоматически создавать субтитры для видео. Это улучшит доступность видеороликов для людей с проблемами слуха или для тех, кто предпочитает смотреть видео без звука.
- Улучшение качества изображения: Нейросети могут использоваться для улучшения качества изображения в видеороликах. Они могут устранить шум или размытие, улучшить контраст и насыщенность цветов, что сделает видео более привлекательным для зрителей.
- Рекомендация контента: Нейросети могут анализировать предпочтения и поведение пользователей, чтобы предлагать им контент, который им может быть интересен. Это поможет улучшить опыт просмотра и увеличить время, проведенное пользователем на платформе.
- Фильтрация нежелательного контента: Нейросети могут быть обучены распознавать нежелательный или неприемлемый контент, такой как насилие или оскорбления, и автоматически блокировать его. Это поможет создать безопасное и приятное пространство для зрителей, особенно для молодых пользователей.
Использование нейросетей в YouTube Shorts может значительно улучшить качество и доступность видеороликов, а также повысить интерес и удовлетворенность зрителей.
Как нейросети улучшают качество и контент YouTube Shorts
YouTube Shorts – это новый формат видео на платформе YouTube, который обеспечивает быстрый и краткий контент продолжительностью не более 60 секунд. Нейросети играют важную роль в улучшении качества и контента YouTube Shorts, позволяя создавать более привлекательные и профессионально выглядящие видео.
1. Обработка изображений
Нейросети могут использоваться для обработки изображений, что позволяет улучшить качество видео. С помощью глубокого обучения и нейронных сетей можно автоматически улучшать контрастность, насыщенность цветов и резкость изображений. Это приводит к более ярким и увлекательным YouTube Shorts, которые привлекают больше внимания зрителей.
2. Создание специальных эффектов
Нейросети также способны создавать специальные эффекты, которые делают видео более уникальными и захватывающими. С помощью глубокого обучения можно добавлять эффекты, такие как медленная съемка, ускорение времени, замедление видео и другие. Это позволяет создавать удивительные и креативные YouTube Shorts, которые выделяются среди остальных контента на платформе.
3. Автоматическая редакция и монтаж
Нейросети также использовались для автоматической редакции и монтажа видео. С их помощью можно выполнять задачи, такие как обрезка видео, соединение нескольких фрагментов, добавление музыки и звуковых эффектов. Это упрощает процесс создания YouTube Shorts и позволяет пользователям создавать профессионально выглядящие видео даже без опыта в монтаже и редакции.
4. Генерация анимации
Нейросети могут использоваться для генерации различной анимации, с помощью которой можно сделать YouTube Shorts более интересными и привлекательными. Например, с помощью нейросетей можно создавать анимированные текстовые заголовки, переходы и эффекты переключения между сценами. Это позволяет пользователям добавить креативные элементы в свои видео и сделать их более запоминающимися.
В целом, использование нейросетей в YouTube Shorts помогает улучшить качество видео и делает контент более привлекательным и профессиональным. Это предоставляет возможность пользователям легко создавать интересные и оригинальные видео, что способствует их популярности и успеху на платформе YouTube.
Будущее нейросетей в развитии YouTube Shorts
YouTube Shorts — это относительно новая функция платформы YouTube, позволяющая пользователям создавать и смотреть короткие видеоролики, напоминающие формат TikTok. Однако, чтобы сделать YouTube Shorts еще более привлекательным и конкурентоспособным, компания Google может внедрить нейросети в различные аспекты этой функции.
Улучшение алгоритмов подбора контента
Одним из основных аспектов развития YouTube Shorts с использованием нейросетей является улучшение алгоритмов подбора контента. Нейросети могут анализировать предпочтения и поведение пользователей, чтобы предлагать более точные рекомендации коротких видеороликов. Например, нейросеть может учитывать предпочтения пользователя в зависимости от жанра, типа контента или предыдущих действий на платформе.
Автоматическая обработка видео
Нейросети также могут быть использованы для автоматической обработки видео в YouTube Shorts. Например, с помощью нейросетей можно автоматически исправлять цветовую палитру, улучшать качество изображения и добавлять эффекты в короткие видеоролики. Это может значительно упростить процесс создания и редактирования контента для пользователей.
Перевод и субтитры
YouTube Shorts имеет потенциал для глобальной аудитории, поэтому использование нейросетей для автоматического перевода и добавления субтитров может быть чрезвычайно полезным. Нейросети могут обрабатывать аудио- и видеофайлы и создавать точные переводы на различные языки или добавлять субтитры для людей с нарушениями слуха. Это поможет сделать контент YouTube Shorts более доступным и позволит привлечь аудиторию со всего мира.
Фильтрация и контроль качества
С ростом популярности YouTube Shorts становится важным обеспечение фильтрации и контроля качества контента. Нейросети могут быть использованы для автоматического выявления и удаления неуместного или нежелательного контента, такого как насилие, ненормативная лексика или нарушение авторских прав. Это поможет защитить пользователей от нежелательного контента и поддержать положительный образ платформы YouTube.
Учет вкусов и предпочтений аудитории
Нейросети могут также использоваться для учета вкусов и предпочтений аудитории. Анализируя большое количество данных о просмотрах и поведении пользователей, нейросети могут определить популярные жанры, темы и стили контента, которые наиболее интересны аудитории YouTube Shorts. Это позволит платформе предлагать более релевантный и привлекательный контент для пользователей.
Будущее нейросетей в развитии YouTube Shorts обещает множество возможностей для улучшения пользовательского опыта и разнообразия контента на платформе. Автоматическая обработка видео, улучшенная рекомендация контента, перевод и субтитры, фильтрация и контроль качества, анализ предпочтений аудитории — все это может быть реализовано с помощью нейросетей, делая YouTube Shorts еще более привлекательным и конкурентоспособным.
Вопрос-ответ:
Какие нейросети используются для создания YouTube Shorts?
Для создания YouTube Shorts проще всего использовать сервисы, такие как Fliki.ai и Pictory.ai. Лично я активно пользуюсь второй, меня вполне устраивает. С помощью нейросетей создаете сценарий, далее заливаете его на сайт пиктори, дальше редактируете видео кадры из стоковых видео, озвучку. Можно загрузить форонеку от Youtube и через пару минут Shorts готов. Сервис платный, но своих денег стоит.
Fliki работает по тому же принципу. Там даже чуть больше функций.
Каким образом нейросети помогают создавать YouTube Shorts?
Нейросети могут помочь в создании YouTube Shorts, предоставляя инструменты для автоматического генерирования и редактирования видео. Они могут использоваться для создания специальных эффектов, фильтров, анимации и других креативных элементов, которые делают видео более привлекательными и интересными.
Какие навыки требуются для использования нейросетей для создания YouTube Shorts?
Для использования нейросетей для создания YouTube Shorts необходимо иметь некоторые навыки в области программирования и работы с искусственным интеллектом. Нужно знать языки программирования, такие как Python, и иметь представление о работе нейронных сетей. Также полезно знать основы обработки видео и аудио файлов. Кроме того, важно иметь творческий подход и умение применять нейросети для создания интересного контента.
Источник: earningaipro.ru
Исследователи из Беркли научили нейросеть выполнять трюки по видео с YouTube
Учёные использовали обучение с подкреплением и компьютерное зрение для обучения ИИ движениям по видео с YouTube. Метод подходит для обучения роботов.
Команда учёных из Калифорнийского университета в Беркли создала фреймворк, который обучает ИИ движениям по видео с YouTube. Метод объединяет компьютерное зрение и обучение с подкреплением. Теперь ИИ может овладеть сложными движениями, просто посмотрев видео.
Обучение нейросети
Сначала нейросеть тренируется понимать позу в каждом кадре без необходимости захвата видео. Затем обучение с подкреплением помогает агенту имитировать увиденное. ИИ анализирует отдельное изображение и рассчитывает вероятное положение объекта по завершении движения.
Метод подойдёт для обучения роботов движениям. Сейчас нейросеть выполняет 20 акробатических трюков: колесо, сальто вперёд и назад, а также элементы боевых искусств. Благодаря этому методу человекоподобный робот Atlas от Boston Dynamics научился делать сальто:
В конце августа 2018 года команда учёных того же университета создала ИИ, который переносит танцевальные движения одного человека из видео на другого. Алгоритм создаёт фейковую запись на основе видео с танцем. На новой записи другой человек выполняет те же движения.
Следите за новыми постами по любимым темам
Подпишитесь на интересующие вас теги, чтобы следить за новыми постами и быть в курсе событий.
Источник: tproger.ru