快手手势视频制作：快手CEO宿华：快手背后的AI技术(组图)
在中国短视频应用领域，《快手》的渗透率和用户数量均位居第一，日活跃用户已突破1亿。在高速发展的背后，快手应用了大量的人工智能技术。 5月21日，中国图灵大会（ACM TURC 2018）在上海召开。快手创始人兼CEO苏华、快手AI技术副总裁郑文出席会议并在会议，与大家分享快手AI的探索与应用。
最受欢迎的短视频社交平台
快手成立于2011年，自2013年转型为短视频社交应用以来，已成为国内最受欢迎的短视频社交平台。在快手快手手势视频制作，用户可以用短视频和照片记录自己的生活片段，也可以通过直播与他人交流互动。据快手人工智能技术副总裁郑文介绍，用户在快手上发布的短视频累计已超过50亿，每天播放量达到150亿次。用户日均使用时间超过60分钟。
“我一直在思考应该用 AI 解决什么样的问题，”快手 CEO 苏华说。 “这不是数学层面的问题，而是社会和人类可以解决的问题。在这些年的实践中，我明白，技术最终应该是用来提高人类幸福感的。”
今天，快手 已经发展成为一个拥有 1 亿日活跃用户的庞大在线社区。在这里，每天添加 10-2000 万个视频。每个用户打开快手，都可以看到任何地方的内容，涵盖生活的方方面面。公司拥有总计 50 亿条视频内容，也希望照顾到所有用户，让每个人都受到关注。
这意味着所有视频都必须标注准确的内容，而人工智能是唯一的技术手段。
快手背后的AI技术
据苏华介绍，快手目前人工智能技术主要应用在四个领域：视频制作、视频理解、用户理解和视频分发。
今年4月，快手推出了“快手时光机”功能，可以在手机屏幕上快速模拟出一个人从老到老的面部变化。 5月，快手推出“AR变脸”玩法。很久以前，快手还推出了一款基于人体姿态检测技术的游戏，它是基于快手开发的YCNN深度学习推理引擎。 快手表示，该系统的核心优势在于可以适配各种高端和低端硬件，并且可以轻松跨平台部署。为了将神经网络部署在移动端，快手的开发者优化了模型结构，大大提高了运行效率。
快手的YCNN深度学习推理引擎是其AI技术实现的基础
为了实现更多的视频玩法，快手探索了手势识别、人脸关键点检索、视觉惯性和手势识别等方向，最终依次实现。 “快手将使用深度学习算法检测用户拍摄的场景类型，并据此选择最合适的滤镜效果，以提高视频质量。”郑文说。
“也有与言语有关的理解。”苏华介绍道。 “我们经常发现，视频中的很多信息都包含在音频中，尤其是情感的传达。人类的很多情感都在声音中，然后转化为语速和语调的起伏。 。”
据报道，快手目前最高并发视频量约为20万。这意味着有数十万并发的实时语音识别需求。 快手我们正在使用我们自主开发的机器学习平台来处理此类业务。
训练一个高精度的机器学习模型需要大量的标注数据，这对快手来说并不难。在其社交网络中求购快手号，每天有数以亿计的人被手动标记。每个用户的点击、点赞、关注和转发行为、每个视频的播放时间、用户之间的关系都可以作为可用数据。但是，如何将这些行为数据与平台中的内容结合起来进行持续深入的分析，是一个复杂的课题。
在获取大量数据的同时，快手需要了解用户，帮助观看者找到自己喜欢的内容，这就需要推荐系统了解每个人的喜好，甚至发现潜在的喜好，从而不断扩展建议的范围。
快手协同过滤模型等算法用于帮助人们找到新的兴趣。每个人都有不同的喜好，但也有相同的兴趣，而机器学习算法可以帮助你找到相似的人，并在其他人的喜好中推荐与你不同的东西——你很有可能也会喜欢这些新内容。
通过持续的数据挖掘快手手势视频制作快手手势视频制作：快手CEO宿华：快手背后的AI技术(组图)，快手实现了高效的内容分发系统。
在视频分发方面，快手希望能够推荐热门内容，同时兼顾过去难以“火”的长尾内容。在其开发的早期，快手应用了逻辑回归等机器学习方法。最近，基于深度学习方法的分发系统已经能够实时响应用户行为并更新视频推荐。
未来展望
作为风头正劲的科技公司卖快手号 怎么交易安全，快手正努力加大对人工智能等技术的研发投入，不断提升用户体验。今年4月，公司与清华大学合作成立了未来媒体数据联合研究院，其中包括与人工智能技术相关的诸多课题。
视频是一种多模态信息，人们一直希望获得视觉、音频和自然语言的视点和不变表示。提取不变表示的识别能力使机器能够从大量数据中学习特征，从而产生接近人类的识别效果。在快手看来快手手势视频制作：快手CEO宿华：快手背后的AI技术(组图)，机器学习或许最终能够像人类一样理解视频中人物的情绪。
“也许有一天，我们的人工智能系统将能够像人类一样理解生活中的视频片段，”苏华说。 “机器将能够更好地理解人类的情绪、情绪，甚至灵感。我很期待那一天。”
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