20 वीं शताब्दी फॉक्स और Google ने ऐसी तकनीक विकसित की है जो भविष्यवाणी करती है कि क्या ट्रेलर देखने वाले लोग सिनेमा देखने जाएंगे

20 वीं सदी के फॉक्स और गूगल क्लाउड के आईटी विशेषज्ञों ने एक मशीन-सीखने की तकनीक विकसित की है जो ट्रेलर दृश्यों का विश्लेषण करती है और इस संभावना की भविष्यवाणी करती है कि लोग इन फिल्मों और उनकी सिनेमा जैसी फिल्मों में जाएंगे।

तकनीक को ही मर्लिन कहा जाता है। सिस्टम ट्रेलर के प्लॉट की वस्तुओं और पैटर्न को खुद ही तस्वीर को "समझने" के लिए पहचानता है। मर्लिन ट्रेलरों को स्कैन करता है और "मनुष्य के साथ एक दाढ़ी", "पिस्तौल", "कार" जैसी वस्तुओं को प्रकट करता है, यह तय करता है कि यह किस तरह की तस्वीर है और वस्तु किस संदर्भ में प्रदर्शित होती है।

उदाहरण के लिए, यदि नायक को लंबे समय तक / अक्सर क्लोज़-अप दिखाया जाता है, तो सबसे अधिक संभावना है कि फिल्म शैली नाटक है। जब नायकों को टुकड़ों में दिखाया जाता है और फ्रेम अक्सर बदलते हैं, तो फिल्म सबसे अधिक संभावना एक एक्शन गेम है। मर्लिन सभी प्रकार की आपदाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम है - उदाहरण के लिए, यदि कोई कार बहुत तेज चलती है, तो विस्फोट के साथ दुर्घटना होने की संभावना सबसे अधिक होगी। खैर, दुर्घटनाओं के साथ पीछा स्पष्ट रूप से कार्रवाई पैक है।

तब सिस्टम चित्रों में से प्रत्येक के लिए "इनवॉइस" टैग और टैग को श्रेणियों में समूहित करता है। वर्तमान में, मर्लिन ने सिनेमाघरों में दर्शकों द्वारा प्रत्येक चित्र की उपस्थिति पर स्टोनी फिल्मों और लाखों समूहों के आंकड़ों का विश्लेषण किया है। सिस्टम के डेवलपर्स के अनुसार, यह पूरी तरह से गुमनाम है, डेटा को व्यक्तिगत रूप से चित्रित किया गया है। लेकिन यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि विश्लेषण के लिए यात्राओं के बारे में कौन से डेटा का उपयोग किया जाता है। लेकिन यह ज्ञात है कि इस जानकारी का विश्लेषण व्यक्तिगत स्तर पर "बुनियादी जनसांख्यिकीय" डेटा के साथ किया जाता है।

यह सब अपनी शैली और सबसे आम वस्तुओं (एक दाढ़ी, एक कार और बंदूक के साथ एक आदमी) के आधार पर किसी विशेष फिल्म की लोकप्रियता की भविष्यवाणी करने में सक्षम होने के लिए आवश्यक है। फिल्म कंपनी इसका उपयोग मूवी थिएटरों में टिकट की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए करती है।

इसके अलावा, फिल्म कंपनी किसी विशेष तस्वीर के लिए सर्वोत्तम विपणन विधियों का अध्ययन करने के लिए मर्लिन का उपयोग करने जा रही है।

कुछ विशेषज्ञों के अनुसार, इस तरह की प्रणाली सामान्य रूप से काम करने में सक्षम नहीं होगी, बस, क्योंकि फिल्मों में पाए जाने वाले सभी प्रकार के ऑब्जेक्ट के अलावा, कई अन्य कारकों के कारण पेंटिंग लोकप्रिय या अलोकप्रिय हैं। यह चुटकुले, संकेत, अभिनेताओं का खेल, विशेष प्रभाव और बहुत कुछ हो सकता है। हां, एक कंप्यूटर एक "दाढ़ी के साथ आदमी" को पहचान सकता है, लेकिन यह फिल्म की सफलता में मुख्य कारक नहीं है।


अधिकतम पुनरावृत्ति दर के साथ फिल्म "लोगन" के लिए टैग

मर्लिन भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि क्या जिन्होंने किसी विशेष ट्रेलर को देखा है, वे समान वस्तुओं और साजिश के साथ अन्य फिल्मों में जाएंगे। लेकिन कभी-कभी विसंगतियां होती हैं। उदाहरण के लिए, फिल्म लोगान के लिए, मर्लिन ने भविष्यवाणी की कि उनके दर्शक द मैग्निफिशेंट सेवन, जेसन बॉर्न, जॉन विक 2 और द लीजेंड ऑफ टार्जन जैसी फिल्मों के लिए सिनेमाघरों में जाएंगे। दरअसल, यहां यह स्पष्ट है कि पहले तीन चित्रों में "पुरुष", "दाढ़ी" और हथियार हैं। लेकिन टार्ज़न के मामले में, पूर्वानुमान केवल "पेड़" टैग के आधार पर बनाया गया था, जो लोगान में प्रचुर मात्रा में हैं।



मर्लिन के डेवलपर्स के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म 50% फिल्मों के बारे में सही अनुमान लगाने में सक्षम है कि जो लोग एक निश्चित तस्वीर के ट्रेलर को देखते हैं, वे जा सकते हैं। इस डेटा के आधार पर, कंपनी विपणन अभियानों की लागत और फिल्म प्रचार अभियानों के कॉन्फ़िगरेशन की योजना बना सकती है।

अब तक, प्लेटफ़ॉर्म में कई नुकसान हैं। उदाहरण के लिए, यह संभावना है कि एक दर्शक जिसने लोगान को देखा है वह सुपरहीरो से संबंधित अन्य फिल्मों को देखने के लिए इच्छुक होगा। लेकिन मर्लिन की संभावनाओं की सूची में ऐसी एक भी तस्वीर नहीं दी गई है, जो चित्र के कथानक का विश्लेषण करने और इसके मुख्य पात्रों को पहचानने में मंच की अक्षमता को इंगित करता है।

दूसरी ओर, यह सब केवल पहला प्रयोग है। कंपनियां इसे चित्र विश्लेषण के नए गुर सिखाकर अपने मंच में सुधार करेंगी। और इसमें कोई संदेह नहीं है कि 20 वीं शताब्दी फॉक्स और Google क्लाउड की क्षमताओं के साथ, सफलता प्राप्त की जाएगी।