项目背景
近几年来短视频文化占领了生活娱乐的半壁江山，国内有一半左右的网友都是短视频的用户。所带来的经济效益是难以估计的，许多广告商就看中了这个机遇，开始借助短视频平台进行广告营销。这对于短视频平台来说是个不容忽视的问题，大量的广告视频会直接降低用户的使用体验，会直接影响到平台的流量。
项目内容
传统的人工审核视频来达到识别广告的目的，这个方法在短视频行业显然是无法解决问题的。短视频平台庞大的视频量，导致人工审核注定是无法实现的，所以平台都会选择使用机器学习这一新兴技术来达到识别审核广告的效率。使用机器学习技术，可以大大提高视频审核的效率并且减少广告带来的不良用户体验。本次项目模拟火山小视频平台的真实行业应用场景，采集了10W+的视频样本，每一份样本包含诸多信息，如：视频拍摄时长、帧差异分布、基本频率、音频变化、文本分布等特征。我们将使用这些数据信息，进行特征抽取，特征过滤等技术对数据进行基本的预处理，然后通过机器学习的方法搭建出商用视频广告审核系统，来达到快速审核商用广告的功能。
你将收获
- 数据科学硬技能与软实力双提升
- 针对热点课题完成的Python代码与报告
- 与目标专业匹配的对口经历
- 课程与项目证书
