在媒體、娛樂和創意產業中，機器學習與人工智能的使用越來越多。不管是管理數位內容、提供創作者新的靈感等等，這些都會是在媒體產業應用的範疇。在這些應用領域當中，對於數位內容的管理，又可以細分為三個面向，創造、生產和消費、擴散內容。這些應用情境則會被使用在以下用戶市場：(1)影視(2)社交媒體(3)新聞(4)音樂(5)賭博(6)體育，與體育相關的賭博。

影視

流媒體平台和傳統電影製片廠是這一領域的重要參與者。Netflix, Disney+, Amazon Prime等領先企業正在透過人工智能與機器學習產品加強他們的市場佔有率。常見的AI應用有：

使用者體驗

(1)內容推薦：
透過分析客戶互動的影片內容、搜索歷史、評分、觀看時間、日期和使用的設備類型等等資料，來預測當時應該向使用者推廣什麼。

(2)個性化定位：
Netflix 的影視封面圖就是這個應用的典型案例。根據使用者特徵，為不同的使用者族群顯示不同的封面圖。從 A/B 測試收集的數據訓練模型來不斷改進，給使用者的個性化推薦。

(3)搜索優化：
機器分類算法改進了電影的分類，也將更細節的分類以及風格帶入資料庫，因此當使用者鍵入類別名稱而不是電影名稱時，搜索結果變得更加準確。

產品質量

(1)字幕產生自動化：
公司可以通過機器學習模型將字幕與畫面同步。機器學習模型從影片中提取音頻，透過預先訓練好的模型，將語音轉換成文字。根據經驗，這將會大量減少人工檢查的時間，像是一般幾個小時的電視節目，只需要幾秒鐘即可以完成上字幕的流程。

(2)媒體質量：
因為使用者的資料，使得串流平台可以預先準備使用者的高峰使用時間，進而提早準備機器與服務，讓使用者的體驗可以更佳。也因為這些需求預測，不管是在未來的內容產出、行銷活動的排程等等也都因此可以從中受益。

(3)內容自動化：
在產出內容的過程當中，藉著分析使用者對於什麼樣的影片有更大的動力繼續觀看，這樣的分析也驅動了未來的劇本發想。不管是在創意的提取、轉寫摘要、或是角色背景設定等等，這些在未來，都可以透過模型給予建議，或者自動生產出大量的內容，創作者從中挑出優秀的作品製作即可。

[1]. Top 17 AI Trends / Applications in Media& Entertainment
[2]. AI in the media and creative industries