Riepilogo

In questo articolo, esploriamo come Disney Hotstar utilizza big data e intelligenza artificiale. Hotstar, un popolare servizio di streaming in India, ha recentemente collaborato con Disney Plus e rinominato Disney Plus Hotstar. Con oltre 300 milioni di utenti attivi, Hotstar si affida ai big data per ottenere approfondimenti, migliorare l’esperienza dell’utente e prendere decisioni basate sui dati. Ecco dieci punti chiave su come Hotstar utilizza i big data:

1. I big data aiutano nell’analisi e nell’organizzazione di set di dati grandi e complessi che i metodi tradizionali lottano per gestire.
2. Le tre V di big data – volume, velocità e varietà – sono cruciali per comprenderne la grandezza.
3. Hotstar offre una vasta gamma di spettacoli televisivi indiani e flussi in diretta le partite della Premier League in più lingue.
4. Con 46.4 milioni di abbonati a pagamento, l’abbonamento a basso prezzo di Hotstar contribuisce alla sua enorme popolarità.
5. Hotstar impiega la tecnologia dei dati per gestire la grande quantità di dati generati dalla piattaforma.
6. Big Data Benefici le aziende fornendo approfondimenti sui concorrenti e creando nuove opportunità commerciali.
7. Big Data offre un elemento scientifico alle campagne di marketing, consentendo agli esperti di marketing di fare strategie basate sui dati.
8. Hotstar ha visto un aumento dell’uso durante la pandemia, contribuendo alla crescita delle piattaforme OTT.
9. I big data svolgono un ruolo significativo nel targeting degli annunci, aiutando gli inserzionisti a comprendere le preferenze del pubblico e ottimizzare i posizionamenti degli annunci.
10. L’analisi dei big data consente la previsione del comportamento degli spettatori, consentendo alle piattaforme di soddisfare le loro preferenze e migliorare l’esperienza dell’utente.

15 domande uniche

1. In che modo i big data aiutano nell’analisi di set di dati grandi e complessi?

I big data aiutano ad analizzare e organizzare set di dati che i metodi tradizionali lottano per gestire a causa del loro volume, velocità e varietà. Consente alle aziende di ottenere preziose approfondimenti e prendere decisioni basate sui dati.

2. Quali sono le tre V di big data?

Le tre V di big data sono volume, velocità e varietà. Il volume si riferisce all’enorme quantità di dati generati, la velocità indica la velocità con cui i dati vengono generati ed elaborati e la varietà rappresenta i diversi tipi e fonti di dati.

3. Perché Hotstar è popolare tra gli indiani?

Hotstar è popolare tra gli indiani grazie alla sua offerta di una vasta gamma di programmi televisivi indiani e in streaming in diretta delle partite della Premier League indiane in più lingue. Inoltre, il suo prezzo di abbonamento a prezzi accessibili contribuisce alla sua popolarità.

4. In che modo Hotstar gestisce la grande quantità di dati generati sulla piattaforma?

Hotstar impiega la tecnologia dei dati per gestire la quantità significativa di dati generati quotidianamente. Ciò garantisce un’archiviazione efficiente, l’organizzazione e l’analisi dei dati, consentendo a Hotstar di prendere decisioni informate.

5. Quali sono i vantaggi dei big data per le aziende?

Big Data offre diversi vantaggi per le aziende, tra cui una migliore comprensione della concorrenza, l’identificazione di nuove opportunità commerciali e la capacità di fare strategie di marketing basate sui dati.

6. In che modo la pandemia ha colpito le piattaforme OTT come Hotstar?

La pandemia ha portato ad un aumento dell’uso di piattaforme OTT come Hotstar mentre le persone cercano modi per passare il tempo. Il binge-watching è diventato un’attività popolare durante il periodo di quarantena, contribuendo alla crescita di queste piattaforme.

7. In che modo i big data svolgono un ruolo nel targeting degli annunci?

Big Data consente un targeting preciso degli annunci fornendo approfondimenti sulle preferenze e sui comportamenti del pubblico. Analizzare i dati su quali contenuti il ​​pubblico guarda, con cui gli annunci si impegnano e le loro preferenze aiutano gli inserzionisti a ottimizzare i loro tirocini pubblicitari.

8. In che modo i big data aiutano a prevedere il comportamento degli spettatori?

L’analisi dei big data consente a piattaforme come Hotstar di prevedere il comportamento degli spettatori comprendendo fattori come il coinvolgimento degli annunci, mostrano preferenze, abitudini di salto dei contenuti e informazioni demografiche. Questo aiuta a personalizzare l’esperienza dell’utente e a migliorare la soddisfazione del cliente.

9. In che modo i big data influenza le valutazioni video su piattaforme come Hotstar?

Big Data è determinante nel determinare le valutazioni video su piattaforme come Hotstar. Analizzando il comportamento e le preferenze degli utenti, Hotstar può identificare quali tipi di contenuti sono preferiti dal loro pubblico e utilizzare questi dati per prendere decisioni relative al rinnovo dello spettacolo e ai nuovi lanci per lo spettacolo.

10. In che modo i big data contribuiscono alla pianificazione dello streaming su piattaforme come Hotstar?

Con l’ascesa dello streaming live, i big data svolgono un ruolo nella pianificazione del flusso. Analizzando i dati sul comportamento e sulle preferenze dello spettatore, piattaforme come Hotstar possono programmare strategicamente i loro flussi per massimizzare il coinvolgimento del pubblico e fornire un’esperienza di visualizzazione senza soluzione di continuità.

11. Come vengono utilizzate l’analisi per migliorare le strategie pubblicitarie?

L’analisi fornisce statistiche affidabili sulle abitudini di visualizzazione del pubblico, le preferenze e le interazioni AD. Gli inserzionisti possono sfruttare questi dati per perfezionare le loro strategie pubblicitarie, ottimizzare la frequenza degli annunci e target a pubblico specifico, con conseguenti campagne pubblicitarie più efficaci e mirate.

12. In che modo i big data aiutano nella soddisfazione del cliente?

I big data aiutano a comprendere le preferenze, le esigenze e il sentimento dei clienti analizzando i dati da varie fonti come i messaggi post e le interazioni del servizio clienti. Queste informazioni possono essere utilizzate per personalizzare le esperienze dei clienti, migliorare le offerte di prodotti e migliorare la soddisfazione generale dei clienti.

13. Quale ruolo gioca i big data nella produzione e nella conservazione su piattaforme di streaming?

L’analisi dei big data consente alle piattaforme di streaming di comprendere quali tipi di contenuti risuonano con il loro pubblico e quali dovrebbero essere evitati. Queste informazioni influenzano le decisioni relative al rinnovo dello spettacolo, al lancio di nuovi spettacoli e alla produzione di contenuti che si allineano alle preferenze degli spettatori, portando a una maggiore conservazione degli spettatori.

14. In che modo i big data contribuiscono al successo di piattaforme come YouTube?

Piattaforme come YouTube utilizzano i big data per comprendere i dati demografici, preferenze e comportamenti del loro pubblico. Questi dati aiutano a fornire contenuti mirati, consigliando video in base agli interessi dell’utente e fornendo un’esperienza utente personalizzata.

15. Quali passi dovrebbero prendere le aziende per migliorare le loro funzionalità di big data?

Le aziende dovrebbero investire nel miglioramento delle loro funzionalità di big data raccogliendo dati pertinenti, implementando strumenti di analisi dei dati e assumendo professionisti dei dati qualificati. Inoltre, rimanere aggiornati con le ultime tendenze e progressi nella tecnologia dei big data è cruciale per sfruttare il suo potenziale.

16. Quali sono i fattori chiave per le aziende da considerare nell’applicazione dei big data?

Quando si applicano i big data, le aziende dovrebbero considerare fattori come la sicurezza dei dati e la privacy, l’uso etico dei dati, la scalabilità dell’infrastruttura dei dati, la qualità e l’accuratezza dei dati e l’allineamento delle iniziative di big data con strategie aziendali e obiettivi generali.

Come Disney Hotstar utilizza big data e intelligenza artificiale

Le aziende di ogni azienda dovrebbero lavorare per migliorare le loro capacità di big data in modo che possano trarne beneficio. Ulteriori informazioni sulle applicazioni dei big data nella vita quotidiana.

In che modo hotstar usa i big data?

Big Data è un campo che aiuta l’analisi dei dati, l’organizzazione sistematica dei dati o la gestione di grandi set di dati che vanno oltre le capacità del software tipico di analisi dei dati.

In altri termini, i big data si riferiscono a un numero enorme di set di dati complicati, in particolare quelli derivati ​​da nuove fonti. Questi dati sono così grandi che i metodi tradizionali hanno difficoltà a capirli. Questo è quando i big data giocano un ruolo importante.

I big data aiutano anche nella risoluzione dei problemi aziendali che i metodi tradizionali non riescono a rilevare. Le tre V di big data sono volume, velocità e varietà. Questo è così che possiamo capire come misurare i big data.

D’altra parte, Hotstar è un servizio di streaming popolare in India. Hotstar ha recentemente collaborato con Disney Plus, risultando nel rebranding di Hostar come Disney Plus Hotstar. Sin dal suo rifacimento, Disney Plus Hotstar è diventato mainstream.

La piattaforma trasmette spettacoli televisivi indiani in una varietà di lingue. E non dimenticare lo streaming live della Premier League indiano, disponibile in sei lingue diverse. Questo è abbastanza per capire perché Disney Plus Hotstar è così popolare tra gli indiani.

A partire da ora, Disney Plus Hotstar ha 300 milioni di utenti attivi, con 46.4 milioni di quelli che venivano pagati. Un altro motivo per la popolarità di Hotstar è che vende il suo abbonamento a un prezzo molto basso.

Una grande quantità di dati viene registrata quotidianamente per un’azienda come Hotstar. Poiché la gestione di questi dati diventa impossibile per l’organizzazione, viene assunta la tecnologia dei dati. Prima di esaminare come vengono utilizzati i big data in Hotstar, è importante capire cosa siano i big data e come può essere a beneficio di un’azienda.

In che modo i big data a beneficio delle aziende?

I big data possono essere utilizzati per comprendere meglio i concorrenti. I big data sono utilizzati da nuovi partecipanti e aziende entusiasmanti in ogni campo, che si tratti di assistenza sanitaria. Ogni settore utilizza i big data. Big Data aiuti nella creazione di nuove opportunità commerciali.

Per le campagne di marketing, Big Data ha introdotto un elemento scientifico. Fornisce strumenti di marketing per aiutarli con le loro strategie di marketing. La maggior parte di queste aziende sarà al centro di enormi flussi di dati tra cui servizi e prodotti, fornitori e acquirenti, intenti e preferenze dei consumatori e altro ancora.

Le aziende di ogni azienda dovrebbero lavorare per migliorare le loro capacità di big data in modo che possano trarne beneficio. Ulteriori informazioni sulle applicazioni dei big data nella vita quotidiana.

Impatto dei big data su hotstar

I giorni di quarantena sono finiti, ma non l’abitudine di abbuffarsi. Da quando si è verificata la questione pandemica, le persone in tutto il mondo hanno cercato un modo per passare il tempo.

Quasi il modo preferito di tutti per passare il tempo è il binge-watching. Pandemic è stato un periodo in cui le piattaforme OTT come Hotstar, Netflix e Amazon Prime Video sono state pesantemente utilizzate per lo streaming di film e serie. Queste piattaforme stanno crescendo in numero e diventano più tecnologicamente avanzate.

I big data sono uno dei più significativi interruttori al tasso crescente di queste piattaforme. Data la popolazione di oggi, questo è un must perché, come per tutto il resto, l’obiettivo è massimizzare la proliferazione. Quindi, diamo un’occhiata a come i big data influiscono sul settore dell’intrattenimento.

Targeting AD

La pubblicità è iniziata con la distribuzione di opuscoli, quindi è passato a Radio Jingles e ora abbiamo pubblicità su piattaforme di social media. Il settore dei media ha attualmente miliardi di spettatori. È essenziale avere una buona strategia di posizionamento per competere. La frequenza del gioco pubblicitario è estremamente importante nella pubblicità.

L’obiettivo principale della pubblicità in questi giorni è quando il pubblico guarda contenuti specifici su quale piattaforma. Analytics fornisce statistiche affidabili su cosa e quando il pubblico guarda il contenuto. Quali pubblicità osserva la folla e quali pubblicità ignorano rivelano quali sono le loro preferenze e cosa potrebbero non amare.

Previsione del comportamento degli spettatori

I clienti sono importanti per il successo dell’azienda. Più felice è il cliente, maggiore è le entrate dell’azienda. Big Data raccoglie tutte le emozioni dei clienti tramite i loro messaggi post e il servizio clienti.

Big Data offre il fallimento degli spettatori nel vedere una pubblicità, come quanto tempo guardano un annuncio, che tipo di pubblicità preferiscono, che tipo di spettacoli preferiscono e che tipo di contenuto saltano da guardare e così via.

Big Data fornisce anche informazioni come la fascia d’età del pubblico su varie piattaforme e il tipo di telefoni cellulari che usano. YouTube è un fantastico esempio di una piattaforma che utilizza queste informazioni per comprendere il suo pubblico e fornire contenuti che godono.

Valutazioni video

Big Data ha beneficiato di servizi come Netflix, Amazon Prime e Hotstar. Simile a YouTube, queste piattaforme si basano sui big data per prevedere il comportamento dell’utente. Queste statistiche, d’altra parte, sono estremamente dettagliate e influenzano direttamente mostrano produzione e conservazione.

Queste piattaforme utilizzano i big data per determinare quali tipi di contenuti sono preferiti dai loro clienti e quali sono evitati per rinnovare lo spettacolo per la prossima stagione. Fanno la stessa cosa prima di lanciare un nuovo spettacolo sulle loro piattaforme.

Pianificazione dello streaming

Il concetto di streaming live sta guadagnando trazione in questi giorni, sia sui social media che nei media mainstream. Il pubblico sembra apprezzare il webcast dal vivo. Twitch è una piattaforma popolare per i creatori di contenuti per interagire con il loro pubblico in tempo reale.

Gli inserzionisti sfruttano questa opportunità per promuovere i loro prodotti di fronte al pubblico target. L’analisi aiuta a determinare il momento migliore per lo streaming al fine di connettersi con il maggior numero di persone, nonché quale tipo di prodotto aiuterà a catturare l’attenzione del pubblico in generale, come spiegato da GoodworkLabs.

Hotstar utilizza Big Data per spostare gli utenti Freemium in utenti premium

Il team di marketing esamina i quattro aspetti al fine di convertire gli abbonati freemium in membri premium impegnati.

Esperienza utente individualizzata

È importante esplorare oltre i dati demografici acquisire una migliore comprensione di un consumatore, come ciò che gli piace, qual è il loro lavoro e come il tuo prodotto influenzerà la propria vita.

Quante volte l’utente apre l’app e quali contenuti vedono, per quanto tempo guardano un contenuto specifico o quanto lentamente il consumatore possa andare all’imbuto e cosa li convincerà a diventare clienti fedeli?

Una volta previsto il comportamento dell’utente, è semplice aggirarlo e spostare gli utenti lungo la canalizzazione utilizzando i contenuti confezionati e spinti in base a una comprensione approfondita delle persone dell’utente e della psicografia.

Consiglia i contenuti secondo lo stile di vita

Gli abbonati possono sprecare i loro soldi se non tornano alle piattaforme per esaminare il contenuto dopo aver pagato l’adesione. Gli appassionati di sport usano Hotstar proprio quando c’è uno streaming live di una partita e non lo utilizzano in altri giorni. È difficile convincere queste persone ad iscriversi e godere di tutto l’intrattenimento che Hotstar ha da offrire.

Per raggiungere questo obiettivo, l’azienda identifica e classifica le persone in base a caratteristiche digitali come la navigazione e la visualizzazione della cronologia, i modelli di consumo di contenuti e altre preferenze. Se l’utente è un utente della piattaforma gratuita, spostali attraverso l’imbuto proponendo gli articoli della libreria premium a cui è più probabile che siano interessati.

Messaggi personalizzati al momento giusto

Mantenere lo slancio con una campagna che può attirare l’attenzione delle persone piuttosto che semplicemente spostare le statistiche. Hanno dovuto inviare notifiche push a milioni di utenti, che hanno realizzato utilizzando Clever Tap, una piattaforma di gestione dello stile di vita dei clienti e di coinvolgimento che può inviare fino a 25 milioni di messaggi push al secondo.

Fare la connessione era solo un aspetto del piano. Era anche importante identificare i giorni e i tempi della settimana in cui varie categorie utente sono le notifiche più coinvolte e ricettivi. In questa procedura, Hotstar ha sfruttato queste intuizioni per aumentare i clic tre volte.

Coinvolgere con gli utenti in tempo reale

Monitoraggio dell’attività dell’utente Per vedere con che frequenza e recentemente gli utenti hanno utilizzato il portachiavi quando un utente guarda qualcosa sull’app e quindi chiude bruscamente, questo viene interpretato come un’opportunità per dare loro una notifica push incoraggiandoli a finire ciò che hanno iniziato.

Ciò consente a Hotstar di avere un miglior tasso di conversione e un consumo di più contenuti da parte degli utenti. (fonte)

Per riassumere, possiamo vedere come Hotstar usa i big data per far crescere la propria attività. Possiamo fermamente concordare sul fatto che Hotstar abbia avuto successo in questo senso, in base al numero di abbonati che ha attratto. I big data hanno il potenziale per avere un impatto positivo sul business se utilizzato correttamente.

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Come Disney+ Hotstar utilizza big data e intelligenza artificiale

Disney+ Hotstar è una delle piattaforme di streaming in aumento in tutto il mondo. Sebbene abbia appena iniziato a offrire servizi in varie regioni,’s già un favorito dei fan grazie alla sua collezione di contenuti Disney e un sacco di spettacoli appartenenti a Fox, HBO e Showtime. Inoltre, puoi catturare anche flussi di partite in diretta.

Disney+ Hotstar è in grado di dare una corsa ad altre piattaforme di streaming per i loro soldi perché ha incorporato tecnologie avanzate come i big data e l’intelligenza artificiale per migliorare la piattaforma’capacità s.

Nel caso in cui noi’VE ha suscitato il tuo interesse, puoi provare il bundle Disney Plus nel Regno Unito per testare da solo quanto bene le tariffe della piattaforma di streaming rispetto al resto dei suoi concorrenti.

Permettere’S Recerbiti.

Utilizzo di una piattaforma di consegna cloud per lo streaming

Disney+ Hotstar ha chiesto l’aiuto di Akamai Technologies durante lo streaming Vivo IPL 2018. Il 10 aprile 2018, per il gioco tra Chennai Super Kings (CSK) e Kolkata Knight Riders (KKR), il pubblico ha raggiunto il picco a 5.5 milioni di visualizzazioni simultanee. Apparentemente, quello era piuttosto il record per un singolo evento di streaming online da qualsiasi emittente.

Akamai’La piattaforma intelligente ha un aumento fino al 75% nello streaming del telefono cellulare. La piattaforma di consegna del cloud è stata in grado di fornire 95 exabyte di dati, prendere 2.5 exabyte di dati e intrattenere più di 1.3 miliardi di dispositivi al giorno.

Con un tale afflusso di dati, i motori di apprendimento automatico (ML) possono migliorare le prestazioni, la sicurezza e l’affidabilità generale dell’esperienza digitale. Soprattutto, è facilmente integrabile con le app Web e mobili per offrirti la sicurezza del cloud, l’analisi e molto altro ancora.

Accomodante picco di traffico

Secondo la Disney+ Hotstar indipendentemente dal numero di partite, loro’ve trasformato in streaming dal vivo; I modelli di traffico rimangono imprevedibili ogni volta. Nonostante ciò, si basano comunque su schemi passati per prendere decisioni. Secondo Akash Saxena, il capo della tecnologia di Hotstar, è probabile che l’aumento del traffico sopraffanga il sistema di back -end e causerà interruzioni nello streaming.

Quello’S perché fintanto che il backend legacy sostiene la sua fine dell’affare, esso’è sempre facile accogliere i nuovi utenti sulla piattaforma. Uno dei metodi condivisi da Saxena era il ridimensionamento automatico per la gestione di un afflusso di utenti. Crede che la scala automatica si traduca ad avere molti server a portata di mano in modo che gli utenti indossino’t affrontare problemi durante lo streaming.

Ogni giorno, il team di Hotstar si occupa di protocolli di panico, memorizzazione nella cache e battute esponenziali per garantire ai clienti un’esperienza di streaming senza soluzione di continuità. Saxena ha continuato a dire che tutta la loro piattaforma dipende da tre pilastri:

1. Infrastruttura di streaming
2. Motore di abbonamento
3. Motore metadati

I numeri di bassa latenza sono anche un buon segno per un processo semplificato.

Streaming personalizzabile

Un altro fattore importante che può renderlo o romperlo con un servizio di streaming è fornire un’esperienza cliente prompt ed efficiente. Con download illimitati a giorni alterni, Hotstar sta sviluppando un algoritmo ML per utilizzare l’intelligenza dell’utente da dati grezzi. In questo modo, l’algoritmo suggerirà modi attraverso i quali un utente’s streaming l’esperienza può essere personalizzata.

Lo streaming personalizzato significherebbe che la piattaforma sarà in grado di suggerire contenuti o annunci secondo gli spettacoli’sta guardando. Una metrica che è fondamentale per tale raccolta di informazioni è il tempo di guardia per utente al mese. L’algoritmo ML apprende le preferenze dell’utente attraverso la cronologia degli orologi e quindi fornisce raccomandazioni simili di conseguenza.

Hotstar utilizza anche la piattaforma dati in tempo reale KNOL. È costruito per fornire uno scambio regolare di dati da Hotstar. L’app raccoglie un’enorme quantità di dati (i.e. Quasi 10 TB) che consiste in impressioni di annunci, dati dell’assistenza clienti, clickstream comportamentali e molti altri. In modo che un utente possa essere consigliato un contenuto molto più accurato in base ai loro gusti.

Pensare fuori dagli schemi dello streaming

Le elezioni statali di Pradesh si sono svolte in due città, Gujarat e Himachal, in India. Le campagne di visualizzazione per le elezioni sono state trasmesse in streaming da Disney+ Hotstar mentre collaboravano con un’agenzia di soluzioni digitali end-to-end, Performics. Nel frattempo, Resultrix, un’importante agenzia di marketing digitale locale ha contribuito a identificare il pubblico e alla fornitura di annunci a livello di programmazione.

A causa dell’analisi, è stato più facile tenere traccia del numero di persone, identificare gli interessi di tali persone e portare a un eventuale aumento del tempo trascorso su Disney+ Hotstar. L’intera campagna è stata condotta con una miscela di automatico, dati, analisi, marketing predittivo e apprendimento automatico.

Disney+ Hotstar continuerà a collaborare con più agenzie per ottenere un numero per il loro pubblico e come soddisfare loro di conseguenza. Ad esempio, si sono registrati con Zapper Media Labs per convincere l’analisi del pubblico mobile per fornire annunci mirati in base alle offerte pubblicitarie e alla comunicazione personalizzata.

Tutto sommato, Disney+ Hotstar sicuramente non lo fa’voglio rinunciare a questa avventura avventurosa in qualsiasi momento presto. Chissà cos’altro sono stati pianificati per il futuro? Sembrano fare un ottimo lavoro finora. Se tu’in attesa con impazienza Hotstar nella tua regione, non preoccuparti. Essi’si espande a un buon ritmo. Fino ad allora, puoi semplicemente usare una VPN per ottenere Disney+ Hotstar fuori dall’India.

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Come Disney+ Hotstar ha semplificato la sua architettura di dati per la scala

Disney+ Hotstar, India’Il servizio di streaming più popolare, ha dovuto trovare un modo per tenere il passo con la sua libreria di contenuti in rapida espansione e la base di abbonati.

22 giugno, 2022 7:43 di Cynthia Dunlop e Peter Corless

Immagine di funzionalità fornita dallo sponsor.

Intervista a Disney+ Hotstar & Myntra: ridimensionamento dell’IA dal POC alla produzione

L’intelligenza artificiale (AI) è un argomento caldo al giorno d’oggi. Alcune persone credono che l’IA migliora il nostro lavoro quotidiano e lo stile di vita, consentendoci di dedicare la nostra attenzione a compiti più funzionanti. Altri credono che sia una minaccia per il nostro lavoro e il potenziale di carriera. Qualunque lato del dibattito tu’re on, esso’non c’è dubbio che l’IA, se guidata da profonde reti neurali, possa automatizzare i processi (spesso noiosi) che altrimenti richiedono umani. In effetti, i compiti che occupano il 45% del tempo dei dipendenti potrebbero essere automatizzati implementando la tecnologia dimostrata, secondo McKinsey & Company Research . Tuttavia, la capacità di gestire input complessi è solo il primo passo in questo viaggio. Le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale comportano una significativa complessità tra i sistemi aziendali. Il nostro ospite di Hackerrank, Aadil Bandukwala, ha parlato con un gruppo di esperti sul ridimensionamento dell’IA dalla prova del concetto fino alla produzione. Il pannello includeva:

• Akash Saxena, SVP, capo della tecnologia a Disney+ Hotstar
• Ravindra Babu Tallamraju, vicepresidente e capo, scienza dei dati a Myntra Jabong
• Hariskaran K, co-fondatore e CTO a Hackerrank

Guarda il video completo qui sotto o continua a leggere per alcuni punti salienti della discussione.

Cosa ci vuole davvero per fare un’ottima applicazione alimentata da AI?

Akash Saxena:

Innanzitutto, devi chiedere: cosa fa per il cliente? Cosa serve per costruire qualsiasi grande applicazione?

L’IA è solo un altro strumento nel mio toolkit. È un algoritmo più migliorato, sia che io stia usando l’apprendimento automatico o le reti neurali per far accadere le cose. Con l’assalto dei dati, ci sono alcuni problemi che possono essere risolti solo utilizzando le tecniche di AI. Per me, ciò che rende potente un’applicazione dipende dalle risposte alle seguenti domande: cosa fa per il cliente? Rende inclusiva la piattaforma? Rende l’esperienza più ricca?

Devi iniziare identificandolo e poi tornando indietro. In effetti, per molti dei miei casi d’uso, l’IA è piuttosto dominante.

Ravindra Babu Tallamraju:

Tutto ciò che viene fatto manualmente da un esperto di dominio che deve aumentare è scalabile solo a un limite.

Ad esempio, lascia’S parla di un po ‘di classificazione dello stile. A Myntra, prendiamo un capo particolare e abbiamo un aspetto esperto di moda e voriamo ogni capo. Questo esperto ha una grande esperienza di dominio: 10 anni di esperienza nella valutazione di ogni capo. Permettere’S dì che questo stile è fantastico e acquistiamo un numero N di articoli di questo capo. A causa del grande volume di capi, sostituiamo l’esperto con un modello probabilistico, che si comporta e un essere umano.

Quello’è un esempio di grande applicazione. Esso’s scalabile e dovrebbe funzionare così come l’esperto. Sicuramente non può superare la competenza del dominio di un essere umano, ma può funzionare altrettanto bene.

Hariskaran K:

AI sta espandendo l’orizzonte. L’obiettivo di AI è quanto bene può fare o quanto più vicino può arrivare a un essere umano che esegue le stesse funzioni. Questo divario si riduce, giorno per giorno.

La cosa più importante di cui hai bisogno sono i dati. Se non hai abbastanza dati per fare tali previsioni, allora non c’è nulla al di là di ciò. Ma ora ci sono così tanti modi per raccogliere dati, così tanti posti puoi ottenere i dati e fare quelle previsioni e modelli. Quindi, penso che richieda un certo livello di immaginazione.

Ci sono alcune cose che ho sempre creduto non erano possibili. Eppure, ci sono nuove applicazioni che emergono ogni giorno e mi dimostrano che mi sbaglio.

Una creazione recente è il CPT-3, che può prevedere ciò che hai intenzione di scrivere. Ho la posta scritta usando GPT-3. Quindi questo è uno dei nuovi miglioramenti che dimostrano che devi disimparare tutto e supporre che tutto sia possibile e segua con quella mentalità.

In che modo le organizzazioni determinano davvero se hanno un caso di utilizzo dell’IA applicabile?

Akash Saxena:

Voglio condividere un aneddoto che un ricercatore molto senior ha condiviso una volta con me. Potresti avere i migliori algoritmi di raccomandazione, ma dire che la tua UX è rotta e improvvisamente tutti questi consigli sono in un posto in cui il cliente non li vede. Non è colpa dell’IA, o non è un fallimento di ciò che l’applicazione stesse facendo. Ciò illustra che tutti i prodotti dovrebbero essere costruiti olisticamente.

Alcuni fantastici casi in cui viene utilizzata l’IA è tutto ciò che puoi fare per rendere il tuo prodotto più scalabile, ripetibile e coerente. Ravindra ha parlato della classificazione della moda come esempio. Potrei essere un elementare di moda più nitido rispetto a dire, Ravindra. Ravindra può avere altre abilità, ma puoi insegnare a una macchina alcuni di questi attributi. È difficile arrivare dove un essere umano deve arrivare ed è molto complesso. Puoi aggiungere un sacco di strati e prendere 200 giorni per calcolare una risposta che qualcuno potrebbe darti in un giorno.

In particolare, sono davvero colpito da auto a guida autonoma. Sono un tecnologo, ma sono costantemente stupito di ciò che le macchine possono fare e quanto sono consapevoli. Quindi, è piuttosto fantastico. Penso che Harishan abbia seguito un tema simile in termini di ciò che raccogliamo. Abbiamo cercato di trovare molte efficienze operative. Quando il contenuto arriva da noi, elaboriamo ore e ore di contenuto ogni giorno. Tutto quel contenuto deve essere guardato. Ci sono anomalie? C’è qualcosa che è discutibile legalmente? Questo di solito è ad alta intensità umana. E il nostro obiettivo è stato quello di scoprire dove c’è una varianza nel modo in cui un essere umano può percepirlo.

C’è sempre questa paura che Ai mangerà il nostro lavoro. In realtà, direi che ci scatena per concentrarci su problemi più di alta qualità, rispetto a cercare di risolvere problemi di bassa qualità con solo la forza lavoro cruda. E abbiamo usato l’intelligenza artificiale per tutti i nostri motori di raccomandazione.

Ma abbiamo anche iniziato a guardare l’intelligenza artificiale dai modelli di previsione del traffico. Stiamo usando l’intelligenza artificiale per mettere i modelli nel client per capire come possiamo fare AVR, il calcolo del bitrate. Quindi, quando prendi la decisione di passare da 360p a 480p? Queste decisioni vengono prese nel momento. L’algoritmo oggi dice, beh, puoi farlo ora, come in questo istante? Sono i miei ultimi campioni abbastanza buoni? Non mi rende conto che forse ti trovi in ​​un’area di rete che è davvero male. Potresti avere un picco momentaneo, un buffer e poi di nuovo scendere. Per il mio cliente, questa è un’esperienza scadente. Preferirei di gran lunga non la scala. Questa è un’area per usarlo.

Quali sono esempi di casi d’uso di intelligenza artificiale di successo che continuano a stupirti oggi e quali sono i problemi entusiasmanti che stai risolvendo?

Ravindra Babu Tallamraju:

Abbiamo modelli che incidono su ogni touchpoint del cliente, dal momento in cui accedono alla homepage, a quando la spedizione deve essere consegnata e al ritorno. La nostra sfida sta nel garantire che l’oggetto restituito sia esattamente lo stesso ed è nell’ordine corretto.

Qui’S un altro caso: nel nostro magazzino, cerchiamo di effettuare l’assegnazione ottimale delle spedizioni ai raccoglitori. Qui, la quantità di dati necessari è limitata e potresti eventualmente avvicinarli attraverso un modello di teoria della coda. I dati sono prevalentemente utilizzati per convalidare parte di questi. Per i consigli, come sta menzionando Akash, sono necessari set di dati enormi. Devi capire cosa piace al cliente, quali sono stati i loro acquisti precedenti, e quindi possiamo raccomandare loro il prodotto giusto. Ed è qui che arrivano i massicci set di dati e sai tutta la complessità della costruzione di un modello.

Hariskaran K:

Come azienda che costruisce un prodotto, devi costantemente stupire il tuo cliente. Devi incorporare il “ Delizia del cliente ” aspetto. E l’IA è uno strumento forte che ti aiuta a farlo più volte.

Quando ho avuto Yahoo Mail, ero super entusiasta di come Gmail Spam va sempre nella cartella SPAM. Nessun spam sarebbe mai arrivato alla mia casella di posta. Ora, non è più impressionante. Ci siamo abituati.

Oggi, quando inizio a digitare, completa le mie dichiarazioni. Questo è il prossimo mondo. Tra qualche anno, digiterò solo l’argomento e poi mi riempirà l’intera posta, e non sarà più la roba fantastica.

Viene a un punto in cui si verifica una raccomandazione che non io’mi piace, dire da hotstar e myntra, e se non mi piace, potrei pensare lì’è qualcosa che non va in me e forse questa deve essere la cosa di cui ho bisogno. Tendi a fidarti così tanto che vai avanti credendo che questo dovrebbe essere giusto e forse non sono nel giusto stato mentale. Quindi credo che questo sia il punto in cui il caso di successo dell’intelligenza artificiale, come le auto a guida autonoma, è uno che sarebbe il miglior caso di utilizzo dell’IA di successo.