رؤى تحويلية: تحليل فيديو التعلم العميق في استراتيجية الأعمال

مقدمة

إن عالم إستراتيجية الأعمال يتغير بسرعة، كما تغير معه استخدام تحليلات الفيديو. لم تعد الأساليب التقليدية لتحليلات الفيديو كافية لفهم سلوك ونوايا المستهلكين أو الموظفين أو أصحاب المصلحة الآخرين في النظام البيئي للمؤسسة. في هذه المقالة، سأستكشف كيف يمكن استخدام التعلم العميق للحصول على رؤى جديدة حول هذه التفاعلات المهمة وكيفية تأثيرها على الإستراتيجية العامة لشركتك.

ظهور تحليل الفيديو للتعلم العميق

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ونوع من الشبكات العصبية. فهو يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات، وإجراء الاستدلالات، وتنفيذ المهام المعقدة التي قد تتطلب ذكاءً بشريًا. يمكن تطبيق التعلم العميق لتحليل الفيديو والصور والنص. تتمتع هذه التكنولوجيا بالقدرة على تحويل الصناعات من خلال تمكين أجهزة الكمبيوتر من التعرف على الأنماط بشكل أسرع من البشر ومن ثم التصرف بناءً على تلك الأفكار في الوقت الفعلي.

قامت Data Science UA، في طليعة هذه الموجة التكنولوجية، بتسخير قوة التعلم العميق لاستخراج معلومات قيمة من مجموعات بيانات الفيديو الضخمة. تتخطى هذه المنهجية تحليلات الفيديو التقليدية، مما يسمح بتحديد الفروق الدقيقة والتفاصيل المعقدة التي قد تفلت من العين البشرية. من خلال الاستفادة من الشبكات العصبية العميقة، تستطيع Data Science UA تعزيز دقة وكفاءة تحليل الفيديو، مما يوفر للشركات والباحثين أداة فعالة لاتخاذ القرار والاكتشاف.

يميز التعلم العميق نفسه عن طرق تحليل الفيديو التقليدية

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، وهو طريقة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتم تدريب أنظمة التعلم العميق على تحديد الأنماط في البيانات واستخدام تلك الأنماط للتنبؤ بالبيانات الجديدة. تشبه هذه العملية الطريقة التي يتعلم بها البشر أشياء جديدة: فنحن نلاحظ ظواهر معينة، ونتعرف على أوجه التشابه بينها، ثم نتوصل إلى استنتاجات بناءً على تلك الملاحظات.

لا تميل أساليب تحليل الفيديو التقليدية إلى أن تكون دقيقة جدًا في تحديد الأشياء أو الأحداث في الوقت الفعلي لأنها تعتمد بشكل كبير على العمليات اليدوية (أي قيام محلل بوضع علامة على كل كائن). وهذا يجعل من الصعب على الشركات التي تريد أن تكون أدوات التحليل الخاصة بها سريعة بما يكفي للاستخدام الفوري؛ إذا لم يكن هناك شخص متاح على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع يمكنه تصنيف كل جزء من اللقطات المسجلة بواسطة الكاميرات المثبتة في المرافق حول العالم (أو حتى في موقع واحد فقط) يدويًا (أو حتى في موقع واحد فقط)، فسوف تواجه مشكلة في الحصول على أي معلومات مفيدة من جهازك لقطات!

الدروس المستفادة من التطبيقات الناجحة لتحليل الفيديو التعلم العميق

يعد تحليل الفيديو للتعلم العميق تقنية تحويلية يمكن استخدامها لتحسين استراتيجية العمل وتجربة العملاء وتطوير المنتجات والتسويق.

فيما يلي بعض الدروس الأساسية من عمليات التنفيذ الناجحة:

• لقد تم تطبيق التعلم العميق بنجاح في صناعات متنوعة بما في ذلك البيع بالتجزئة والتصنيع والرعاية الصحية.
• يمكن تدريب نماذج التعلم العميق باستخدام مقاطع فيديو غير منظمة مثل العروض التوضيحية للمنتج أو المحتوى الذي ينشئه المستخدم (UGC). يتيح ذلك للمؤسسات الاستفادة من البيانات المتاحة داخليًا وخارجيًا دون الحاجة إلى الاستثمار بكثافة في جهود تدريب توليد البيانات.
• يوفر المحتوى الذي ينشئه المستخدمون رؤى قيمة حول كيفية تفاعل العملاء مع المنتجات أو الخدمات على المستوى الفردي، وهو أمر لا يمكن للطرق التقليدية لجمع التعليقات أن تفعله بفعالية لأنها تتطلب الكثير من الجهد لكل مشارك وقد لا تمثل جميع تجارب العملاء بسبب التحيزات المقدمة أثناء عملية المسح (على سبيل المثال، قد يكون المتسوقون أكثر احتمالاً من غير المتسوقين).

التقنيات التي ظهرت في تحليل مقاطع الفيديو للتعلم العميق

تشمل التقنيات التي ظهرت في تحليل فيديو التعلم العميق الشبكات العصبية والتعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة والذاكرة طويلة المدى. تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة التكيفية أيضًا لمعالجة البيانات المتسلسلة مثل النص أو الكلام. تُستخدم خوارزميات التعلم المعزز العميق لتطبيقات القيادة الذاتية من خلال تدريب الوكيل على تحقيق هدف من خلال التجربة والخطأ في بيئة لا توجد فيها إشارة مكافأة. أحد الأمثلة الشائعة على هذه التقنية هو AlphaGo الذي تعلم كيفية لعب Go من خلال اللعب ضد نفسه ملايين المرات قبل التغلب على اللاعبين المحترفين في لعبتهم الخاصة.

تستخدم شبكات الخصومة التوليدية العميقة (GANs) شبكتين عصبيتين متنافستين: إحداهما تولد صورًا مزيفة بناءً على عينات المدخلات (المولد)، بينما تميز الأخرى بين الصور الحقيقية والمزيفة (التمييز). من خلال العمل معًا، يقوم نظاما الذكاء الاصطناعي بإنشاء صور واقعية تخدع حتى البشر في الاعتقاد بأنها حقيقية!

توقعات التقدم في تحليل مقاطع الفيديو للتعلم العميق وتأثيرها المحتمل على استراتيجية العمل.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، من المحتمل أن يتم استخدام تحليل فيديو التعلم العميق لأكثر من مجرد مراجعة مقاطع الفيديو. ويمكن استخدامه أيضًا لتحسين استراتيجية العمل وتجربة العملاء.

على سبيل المثال، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات في تحديد المنتجات التي يهتم بها عملاؤها أكثر ونوع الرسائل الأكثر فعالية في تحويل العملاء المحتملين إلى فرص مبيعات. وهذا من شأنه أن يسمح لهم بتحسين حملاتهم التسويقية من خلال استهداف الجمهور المناسب بالرسالة المناسبة في الوقت المناسب وتوفير المال عن طريق عدم إنفاق الأموال على الإعلانات التي لا يتم تحويلها بشكل جيد أو يتم تجاهلها تمامًا (انظر الشكل 1).

التعلم العميق هو تقنية تحويلية يمكن استخدامها لتحسين استراتيجية العمل

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، ويتم استخدامه في العديد من التطبيقات، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. وهو يعمل عن طريق تغذية البيانات في شبكة عصبية كبيرة تحاكي طريقة اتصال الخلايا العصبية في الدماغ. كلما زاد عدد البيانات التي تغذيها في الشبكة العصبية، وكلما كان نظامك أكثر تطوراً، أصبح أكثر ذكاءً في عمل تنبؤات حول المدخلات الجديدة بناءً على التجارب السابقة.

إن إمكانات التعلم العميق لتحويل استراتيجية الأعمال هائلة: يمكن للشركات استخدام هذه التكنولوجيا لتحسين كل شيء بدءًا من الحملات التسويقية وحتى عمليات إدارة سلسلة التوريد من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء بشكل أسرع من أي وقت مضى باستخدام الأساليب التقليدية وحدها.

خاتمة

بفضل تحليل مقاطع الفيديو التعليمية العميقة، يمكننا الآن أن نفهم بشكل أفضل كيف يفكر الناس ويتصرفون. ستستمر هذه التكنولوجيا في التطور، مما يسمح لنا باكتساب رؤى أعمق حول السلوك البشري وكذلك التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. إن إمكانيات استراتيجية الأعمال لا حصر لها بدءًا من تحسين خدمة العملاء وإشراك الموظفين، وصولاً إلى تحسين العمليات واتخاذ القرارات بشأن المشتريات الكبيرة مثل الاستثمارات الرأسمالية أو عمليات الدمج/الاستحواذ.