Transformative Einblicke: Deep-Learning-Videoanalyse in der Geschäftsstrategie

Einführung

Die Welt der Geschäftsstrategie verändert sich rasant und mit ihr hat sich auch der Einsatz von Videoanalysen verändert. Herkömmliche Ansätze zur Videoanalyse reichen nicht mehr aus, um das Verhalten und die Absichten von Verbrauchern, Mitarbeitern oder anderen Interessengruppen im Ökosystem einer Organisation zu verstehen. In diesem Artikel werde ich untersuchen, wie Deep Learning genutzt werden kann, um neue Erkenntnisse über diese wichtigen Interaktionen zu gewinnen und wie sie sich auf die Gesamtstrategie Ihres Unternehmens auswirken.

Das Aufkommen der Deep-Learning-Videoanalyse

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und eine Art neuronales Netzwerk. Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen, Schlussfolgerungen zu ziehen und komplexe Aufgaben auszuführen, die sonst menschliche Intelligenz erfordern würden. Deep Learning kann zur Analyse von Videos, Bildern und Texten eingesetzt werden. Diese Technologie hat das Potenzial, Branchen zu verändern, indem sie es Computern ermöglicht, Muster schneller zu erkennen als Menschen und dann in Echtzeit auf diese Erkenntnisse zu reagieren.

Data Science UA, an der Spitze dieser Technologiewelle, hat die Leistungsfähigkeit des Deep Learning genutzt, um wertvolle Informationen aus riesigen Videodatensätzen zu extrahieren. Diese Methode geht über die traditionelle Videoanalyse hinaus und ermöglicht die Identifizierung subtiler Nuancen und komplizierter Details, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Durch die Nutzung tiefer neuronaler Netze ist Data Science UA in der Lage, die Genauigkeit und Effizienz der Videoanalyse zu verbessern und Unternehmen und Forschern ein leistungsstarkes Werkzeug zur Entscheidungsfindung und Entdeckung zur Verfügung zu stellen.

Deep Learning unterscheidet sich von herkömmlichen Videoanalysemethoden

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, einer Methode zum Aufbau künstlicher Intelligenzsysteme. Deep-Learning-Systeme werden darauf trainiert, Muster in Daten zu erkennen und diese Muster zu nutzen, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Dieser Prozess ähnelt der Art und Weise, wie Menschen neue Dinge lernen: Wir beobachten bestimmte Phänomene, erkennen Ähnlichkeiten zwischen ihnen und ziehen dann aus diesen Beobachtungen Schlussfolgerungen.

Herkömmliche Videoanalysemethoden sind in der Regel nicht sehr genau bei der Identifizierung von Objekten oder Ereignissen in Echtzeit, da sie stark auf manuellen Prozessen beruhen (z. B. dass ein Analyst jedes Objekt beschriftet). Dies macht es für Unternehmen schwierig, ihre Analysetools schnell genug für den sofortigen Einsatz bereitzustellen. Wenn nicht rund um die Uhr jemand verfügbar ist, der jedes Bildmaterial, das von Kameras auf der ganzen Welt (oder auch nur an einem Standort) aufgenommen wurde, manuell kennzeichnen kann, werden Sie Schwierigkeiten haben, nützliche Informationen aus Ihrem Gerät herauszuholen Filmmaterial!

Erkenntnisse aus erfolgreichen Implementierungen der Deep-Learning-Videoanalyse

Deep-Learning-Videoanalyse ist eine transformative Technologie, die zur Verbesserung der Geschäftsstrategie, des Kundenerlebnisses, der Produktentwicklung und des Marketings eingesetzt werden kann.

Im Folgenden sind nur einige der wichtigsten Erkenntnisse aus erfolgreichen Implementierungen aufgeführt:

• Deep Learning wird in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt, darunter Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen.
• Deep-Learning-Modelle können mithilfe unstrukturierter Videos wie Produktdemos oder benutzergenerierter Inhalte (UGC) trainiert werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, intern und extern verfügbare Daten zu nutzen, ohne große Investitionen in Schulungen zur Datengenerierung tätigen zu müssen.
• UGC bietet wertvolle Einblicke in die Art und Weise, wie Kunden auf individueller Ebene mit Produkten oder Dienstleistungen interagieren. Dies ist mit herkömmlichen Methoden zum Sammeln von Feedback nicht effektiv möglich, da sie zu viel Aufwand pro Befragtem erfordern und möglicherweise aufgrund von Vorurteilen, die während der Umfrage eingeführt wurden, nicht repräsentativ für die Erfahrungen aller Kunden sind Umfrageprozess (z. B. Käufer könnten wahrscheinlicher sein als Nichtkäufer).

Technologien, die in der Deep-Learning-Videoanalyse entstanden sind

Zu den Technologien, die in der Deep-Learning-Videoanalyse entstanden sind, gehören neuronale Netze, Deep Learning, Faltungs-Neuronale Netze, wiederkehrende Neuronale Netze und das lange Kurzzeitgedächtnis. Adaptive rekurrente neuronale Netze werden auch zur Verarbeitung sequentieller Daten wie Text oder Sprache verwendet. Für autonome Fahranwendungen werden Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen verwendet, indem ein Agent trainiert wird, ein Ziel durch Versuch und Irrtum in einer Umgebung zu erreichen, in der es kein Belohnungssignal gibt. Ein beliebtes Beispiel für diese Technik ist AlphaGo, das das Go-Spielen lernte, indem es millionenfach gegen sich selbst spielte, bevor es professionelle Spieler in ihrem eigenen Spiel besiegte.

Deep Generative Adversarial Networks (GANs) nutzen zwei konkurrierende neuronale Netzwerke: eines generiert gefälschte Bilder basierend auf Eingabeproben (der Generator), während ein anderes zwischen echten und gefälschten Bildern unterscheidet (Diskriminator). Durch die Zusammenarbeit erzeugen diese beiden künstlichen Intelligenzsysteme realistische Bilder, die selbst Menschen vortäuschen, sie seien real!

Vorhersagen zu Fortschritten in der Deep-Learning-Videoanalyse und ihren möglichen Auswirkungen auf die Geschäftsstrategie.

Mit der Weiterentwicklung der KI ist es wahrscheinlich, dass die Deep-Learning-Videoanalyse nicht nur für die Überprüfung von Videos eingesetzt wird. Es kann auch zur Verbesserung der Geschäftsstrategie und des Kundenerlebnisses verwendet werden.

Beispielsweise könnte KI Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, an welchen Produkten ihre Kunden am meisten interessiert sind und welche Art von Nachrichten Leads am effektivsten in Verkaufschancen umwandeln. Dies würde es ihnen ermöglichen, ihre Marketingkampagnen zu optimieren, indem sie die richtige Zielgruppe mit der richtigen Botschaft zur richtigen Zeit ansprechen, und Geld sparen, indem sie kein Geld für Anzeigen ausgeben, die keine guten Conversions erzielen oder ganz ignoriert werden (siehe Abbildung 1).

Deep Learning ist eine transformative Technologie, die zur Verbesserung der Geschäftsstrategie eingesetzt werden kann

Deep Learning ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) und wird in vielen Anwendungen eingesetzt, darunter Computer Vision, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Dabei werden Daten in ein großes neuronales Netzwerk eingespeist, das die Art und Weise nachahmt, wie sich Neuronen im Gehirn verbinden. Je mehr Daten Sie in das neuronale Netzwerk einspeisen und je ausgefeilter Ihr System ist, desto intelligenter kann es Vorhersagen über neue Eingaben auf der Grundlage früherer Erfahrungen treffen.

Das Potenzial von Deep Learning zur Transformation der Geschäftsstrategie ist enorm: Unternehmen können diese Technologie nutzen, um alles von Marketingkampagnen bis hin zu Supply-Chain-Management-Prozessen zu verbessern, indem sie riesige Mengen an Kundendaten schneller analysieren, als es mit herkömmlichen Methoden allein jemals möglich wäre

Abschluss

Mit der Deep-Learning-Videoanalyse können wir jetzt besser verstehen, wie Menschen denken und handeln. Diese Technologie wird sich weiterentwickeln und es uns ermöglichen, tiefere Einblicke in das menschliche Verhalten zu gewinnen und vorherzusagen, was als nächstes passieren wird. Die Möglichkeiten für die Geschäftsstrategie sind endlos, von besserem Kundenservice und Mitarbeiterengagement bis hin zur Verbesserung von Prozessen und der Entscheidungsfindung bei großen Anschaffungen wie Kapitalinvestitionen oder Fusionen/Übernahmen.