それはすべて、アメリカのストリーミング会社とテレビチャンネルの主な収益源が、広告によるコンテンツの収益化であるという事実から始まりました。 TVチャンネルの所有者は、プロバイダーが広告の特定の部分を置き換え、そこでクライアントの広告を表示することを許可しました。 ただし、広告ユニットは上下に積み重ねられていましたが、広告主は否定的なレビューを残しました。 その結果、チャンネルの広告はオフになり、収益は失われました。
この問題を解決するために、さまざまなアプローチが使用されました。 EPAMとの協力を開始した米国のビデオコンテンツの主要サプライヤーの1つにも独自のアプローチがありました。 ただし、その精度は60％を超えませんでした。 これは、40％のケースでコマーシャルが互いに重複しているため、これらのTVチャンネルの広告が完全に切断される可能性があることを意味します。
プロジェクトマネージャーのVlad Bajovsky氏によると、「プロジェクトが開始されるとすぐに、エンジニアのLesha Druzhininがこの問題に直面し、アイデアを思いつきました。 広告ユニットの開始と終了を決定する製品を作成することにありました。 正直に言って、最初は解答が技術的に困難だったため、つまりニューラルネットワークと機械学習の使用が関係していたため、最初は懐疑的でした。 そして当時、これらの分野に関連する専門知識はありませんでした。
一般に、このプロジェクトに参加した全員が、さまざまなタイプのニューラルネットワークとさまざまなアルゴリズムをテストし、さまざまなコンポーネントを接続および同期しました。 このアイデアはカリフォルニアで生まれたという事実にもかかわらず、まったく異なるEPAMの場所から70人のエンジニアを巻き込むことができました。
その結果、広告の変更を決定するだけでなく、ビデオ検索の潜在的なソリューションを含む、ビデオコンテンツの変更を決定することに関連するタスクの普遍的なソリューションである素晴らしい製品を手に入れました。 言い換えれば、その適用分野は広告だけに限定されません-たとえば、カテゴリを変更するテレビ番組や、ビデオシーケンスのコンテンツに関するメタデータを持たないビデオカメラやデジタル化された古い映画からのデータなどです。
Lesha Druzhinin 、シニアソフトウェアエンジニア：
「プロジェクトを完了せずにプレイを設定していれば、非常に良いプレイができただろう！ 彼女のジャンルは絶えず変化しており、行動の基本的かつ頻繁な変化が起こり、陰謀があります。 最初は、ニューラルネットワークを使用せずに簡単な方法で問題を解決しようとしましたが、何も機能しませんでした。 ほとんどの種類のニューラルネットワークの設計を完全に理解し、特定のタスクを実行するために最初からトレーニングする必要がありました。 明確にするために、ニューラルネットワークには多くのアーキテクチャがありますが、視覚情報を処理するアーキテクチャに興味がありました。
時間が経つにつれて、私たちのプロジェクトがニューラルネットワークを使用する会社のチャンピオンになったことに気付きました。5つ以上ありました。 今、私たちは2つに落ち着きました。 彼らはすべてのフレームとすべての音を分析します。 フレームの劇的な色の変化または音のトーンが発生すると、ネットワークはこれに反応して、広告の終わりを予測し、広告ユニット間の遷移を予測します。 これまでのところ、ビデオ間の遷移を定義するネットワーク、より正確にはビデオの終わりを予測するネットワーク。
それらのそれぞれは、切り刻まれたフレームとサウンドの独自のコピーを取得しますが、一緒に結果の90％の精度を提供します。 このソリューションを実際のチャネルで起動しましたが、動作します。 テレビを見ることができるボットを作成することができました。 比Fig的に言えば、このプロジェクトの後に、クライアントが「そして改善されたスマートTVを実行してください」と私たちに尋ねたら、そのようなタスクの準備ができています。 私たちのソリューションは、この小さなスマートテレビです。このスマートテレビは、特定のニッチのみについて、既にコンテンツを個別に区別することができます。
ところで、世界のIT企業の経験について。 このプロジェクトに取り組んでいる間、EPAMチームは、グローバル企業が長い間練習してきたという結論に達しました-オープンソースの要件。 プロジェクトの変更は非常に頻繁に発生し、新しいエンジニアは絶えず接続しているため、コードには柔軟性が必要です。 そのため、読みやすさ、または言われているように、肉付きの良さ（継続性）を常にチェックしていました。
当初、チームの任務は「驚き、驚き、顧客の信頼を獲得する」ことでした。 しかし、ソリューションに取り組む過程で、開始コンセプトはある程度改善され、ある程度改良された後、ビデオコンテンツに関連するビジネスを行う多くの企業に提供できるユニバーサル製品になりました。
記事に取り組んだ：Daria Prokopovich、Olga Nechaeva