Machine learning y edición de vídeo: una nueva perspectiva

La Inteligencia Artificial (IA) nació hace más de 70 años y a día de hoy forma parte de nuestros hogares a través de dispositivos como Siri o Alexa, por mencionar dos ejemplos conocidos por la mayoría. Esta poderosa herramienta que poco a poco se irá utilizando más en todo tipo de sectores también ha dado pie el aprendizaje automático o machine learning, un área de conocimiento apasionante que identifica patrones en datos que, entre otras cosas, está permitiendo plantear una nueva perspectiva en el área de la creación de vídeo. Si quieres descubrir cómo el machine learning está cambiando el mundo de la edición de vídeos, quédate con nosotros.

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Qué es machine learning

El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial y de la informática que se enfoca en la gestión del uso de datos y algoritmos para crear modelos analíticos. Según este método, los sistemas pueden aprender a identificar patrones y a tomar decisiones con una intervención mínima por parte del ser humano.

El desarrollo imparable de las nuevas tecnologías ha provocado que el aprendizaje automático haya experimentado una gran transformación en los últimos tiempos. Nacido a partir del reconocimiento de patrones y de la idea de que los equipos informáticos pueden aprender a realizar tareas concretas sin estar programados, se ha comprobado que cuando estos equipos se exponen a nuevos datos son capaces de producir resultados fiables a partir de cálculos anteriores.

Si quieres profundizar en esta ciencia, te recomendamos que leas el post que nuestro director académico, Pascual Parada, publicó recientemente, en el que además de entender el concepto de machine learning con mayor profundidad, podrás entender las diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado, descubrir diferentes algoritmos y conocer el funcionamiento de Siri, el asistente personal integrado controlado por voz para los usuarios de Apple.

Ejemplos de machine learning

Desde que en el año 1943 los científicos estadounidenses Warren McCulloch y Walter Pitts creasen un modelo teórico sobre el funcionamiento del cerebro, un trabajo que muchos consideran el punto de partida de la Inteligencia Artificial (aunque no fuera hasta 1956 cuando se entendiera la IA como una nueva rama informática), los tiempos han cambiado, con pasos de gigante que nos han llevado a un mundo en el que el aprendizaje automático es capaz de transformar datos en información valiosa con la que tomar decisiones personales y profesionales en nuestro día a día.

Para que puedas entender cómo forma parte de tu vida el machine learning, vamos a enumerarte algunos ejemplos:

• Cada vez que una plataforma de contenido como Netflix, HBO Max o Filmin te recomienda en su portada qué te podría gustar estás viviendo en primera persona una consecuencia del machine learning o aprendizaje informático

• Lo mismo ocurre cuando Instagram te muestra anuncios o Amazon te sugiere productos a partir de tus compras previas o de tus conversaciones en línea.

• ¿Has escuchado hablar del coche autodirigido de Google? Eso también es machine learning, algo que se extiende a todo vehículo autónomo. Por si no lo sabías, ya hay algunos ejemplos de este tipo en las calles.

• Cuando buscas lo que se dice de ti en redes sociales, obtienes resultados a partir de aprendizaje automático

• ¿Usas la biometría para que se encienda la pantalla de tu móvil? Otro ejemplo de machine learning, lo mismo que en el caso de la detección facial.

Incluso cuando te salta un aviso del antivirus que tienes instalado en tu ordenador o teléfono móvil estás haciendo uso de esta tecnología, que hoy en día utilizan las empresas a través de un buen número de herramientas de machine learning que no deja de crecer. Mientras seguimos estudiando las inmensas posibilidades del aprendizaje automático, el mundo de la creación audiovisual ya se aprovecha de sus beneficios… ¡Sigue leyendo!

Machine learning y creación de vídeos

La búsqueda de patrones en los datos, su detección y reacción en consecuencia, sin estar explícitamente programado para que esto ocurra, es la base del aprendizaje automático, cada vez más presente en el mundo de la creación de vídeos. Si ya hablábamos de cómo plataformas como Netflix permiten que sus usuarios se beneficien de los algoritmos a partir de tu historial de búsqueda, YouTube no se queda atrás, consciente de todo lo que puede lograr gracias a esta tecnología.

A mediados del año 2016, la compañía anunciaba en su blog el lanzamiento de un nuevo diseño móvil de su pantalla inicial en las aplicaciones de iPhone y Android, algo que podía parecer un cambio menor pero que intr. oducía el uso del machine learning para revolucionar el mundo de la creación de vídeos. Y es que más allá del cambio de diseño, se hablaba de introducir recomendaciones personalizadas más relevantes con el objetivo de ayudar a los usuarios a descubrir vídeos que les gustasen.

Ya en aquel momento su director de producto, Brian Marquardt, aseguraba que una de las mejoras más importantes de aquella actualización era el sistema de sugerencias, teniendo en cuenta a los creadores de contenido que gustaban a cada usuario. De hecho, Marquardt subrayaba que el uso de este nuevo algoritmo provocaba mayor tiempo de visualización en dispositivos móviles.

YouTube y machine learning: una oportunidad de oro

En el caso de que no estés publicando en canales que ya cuenten con miles de suscriptores y quieras hacer un uso constante de tu canal de YouTube, es importante que tengas en cuenta la influencia del aprendizaje automático para optimizar tus piezas ante una tendencia en auge.

Ten en cuenta un hecho: más del 70% de las visualizaciones de YouTube se llevan a cabo a través de dispositivos móviles. Si a eso le sumas que se suben más de 400 horas de vídeo por minuto a la plataforma, puedes sacar tus propias conclusiones. Además, la introducción de esta tecnología se hizo sin que muchos creadores de contenido recibiesen la noticia, ya que el verdadero titular era el cambio de diseño de la aplicación, ocultando las repercusiones reales al hablar de tecnología de redes neuronales profundas con las que seguir aprendiendo y mejorando. Tú te habrías quedado igual, ¿no?

El uso del deep learning (o aprendizaje profundo) reside en la base de la mayoría de avances en el aprendizaje informático, algo de lo que ya has hecho uso si has accedido a un vídeo recomendado o relacionado en YouTube justo cuando terminabas de ver uno que habías elegido en primer lugar. Llegados a este punto, la pregunta es evidente: ¿qué puedes hacer para aprovechar el machine learning en YouTube? ¡Te lo contamos!

Cómo optimizar tus vídeos en YouTube

El aumento de tiempo de visibilidad anunciado por Marquardt supone que los cambios introducidos están funcionando, influyendo tanto en los vídeos nuevos como en la dinamización de los contenidos en las suscripciones. La conclusión es que la plataforma está poniendo el foco en la cantidad de tiempo que un usuario ha pasado viendo un vídeo. Obteniendo ese dato sabrán qué contenido disfrutan realmente, frente a aquellos que se convierten en simples visitas que abandonan al instante.

Por tanto, el tiempo de visionado es una métrica clave que debes vigilar y que te debe servir para entender que se priorizan los vídeos que obtienen mayor tiempo de visionado frente a los que obtienen más visitas. Eso significa que los vídeos que conlleven más tiempo de visionado serán los que YouTube sugiera. Con esto se consigue que los usuarios de la aplicación hagan clic más habitualmente y que los creadores de contenido obtengan mejores audiencias.

Te damos algunos consejos para optimizar tus vídeos y obtener mayores tiempos de visionado a partir de los cambios introducidos sobre machine learning:

1# Analiza los resultados de tus vídeos

Accede a los informes de cada uno de tus vídeos para saber cuáles tienen un tiempo de visualización mayor, así como un porcentaje elevado de visitas. Con ello podrás entender cuáles te están dando mejores (y peores) resultados, así como en qué momento están produciéndose los abandonos y estudiar qué ocurre en esos momentos para que esto suceda.

También te recomendamos que analices qué vídeos obtienen más participación por parte de tu audiencia, analizando likes y comentarios.

2# Cuida título y miniatura

El título y la miniatura del vídeo son los elementos que primero ve un espectador cuando se le recomienda una pieza. Por eso debes tratar de diseñar miniaturas atractivas que describan lo que se van a encontrar en ella, títulos convincentes que resuman el tema en cuestión y plantearte la posibilidad de utilizar traducciones en tus descripciones, así como el uso de subtítulos que tu propia comunidad puede crear y mejorar.

3# Trabaja la atracción del espectador

Hazlo con un inicio de vídeo por todo lo alto y tratando de mantener la atención de tus usuarios en todo momento. Es importante que en cada vídeo animes a quienes te vean a suscribirse a tu canal y a activar las notificaciones para que se les avise cuando subas nuevos vídeos. ¡La creación de listas de reproducción también es una gran idea!

Tampoco te olvides de fomentar el uso de los comentarios y no te dejes uno solo sin responder para que la interacción con tu audiencia sea continua y un plus para tenerte cerca. Además, vuida tus metadatos (título, etiquetas y descripción) con el objetivo de que el vídeo se indexe correctamente.

4# Calendariza tus contenidos

Por último, recuerda organizar un calendario de publicaciones que te permita programar cada vídeo teniendo en mente cómo va a ser el mes en tu canal. Publica vídeos extensos que supongan un valor añadido y establece un vídeo principal en el que presentes tu canal y su organización.

De igual modo, estudia un horario de publicaciones regular que permita a tu público más fiel visitarte en busca de novedades y obtener su recompensa. Sírvete de las opciones de programación que ofrece YouTube para ello.

Como puedes ver, el aprendizaje automático o machine learning está cambiando el mundo, también en lo que tiene que ver con la creación de vídeos. ¡Pon en práctica todos estos consejos y notarás la diferencia! Estamos deseando tener tu feedback en un comentario en el que nos cuentes qué te ha parecido este post. Y, si te ha gustado, ¡te animamos a compartirlo en tus perfiles en redes sociales!

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