20th Century Fox usa IA para predecir quién verá una película a partir de los avances
Para poder determinar cuáles son los mejores avances que deben mostrarse antes de una película específica, los investigadores del estudio 20th Century Fox desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo para predecir el público con más probabilidades para ver una película, según los avances.
El sistema, que extrae características como el color, la iluminación, las caras, los objetos y los paisajes, logra predecir de forma precisa el tipo y la cantidad de público para las películas existentes y futuras.
Esta es la primera vez que un estudio de cine usó el aprendizaje profundo para predecir los intereses de los clientes a partir del avance de una película, indicó la empresa.
“Los avances de video son el elemento más importante de las campañas de marketing para las películas en estreno”, indicaron los investigadores de Fox en su documento. “Estos aumentan el conocimiento entre el público en general que asiste a las películas, comunican la trama de la película, presentan a los personajes principales y revelan pistas importantes sobre la historia, el tono y las elecciones cinematográficas”.
Mediante las GPU NVIDIA Tesla P100 en Google Cloud, con el marco de trabajo de aprendizaje profundo TensorFlow acelerador por cuDNN, los investigadores capacitaron su red neural convolucional con cientos de avances de películas en los últimos años y millones de registros de asistencia.
Para la inferencia, el equipo usa las mismas GPU que usó para la capacitación.
“Al encontrar una representación apta para todas estas características e incorporarlas a un modelo que tiene acceso a los registros históricos de asistencia a las películas, es posible detectar asociaciones no triviales entre las características de los avances de películas y las elecciones del público después del lanzamiento de una película en cines o en servicios de transmisión”, indicaron los investigadores.
“La red neural tiene el potencial para ayudar a los productores y ejecutivos de cine a tomar decisiones en el mundo real en las diferentes etapas de una campaña de marketing”, indicaron los investigadores.
