革新的な洞察: ビジネス戦略におけるディープラーニングビデオ分析

導入

ビジネス戦略の世界は急速に変化しており、ビデオ分析の使用もそれに伴って変化しています。 ビデオ分析への従来のアプローチは、消費者、従業員、または組織のエコシステム内のその他の利害関係者の行動や意図を理解するのにもはや十分ではありません。 この記事では、ディープ ラーニングを使用してこれらの重要なインタラクションに関する新たな洞察を得る方法と、それが企業の全体的な戦略にどのような影響を与えるかを検討します。

ディープラーニングビデオ分析の登場

ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、ニューラル ネットワークの一種です。 これにより、コンピューターはデータから学習し、推論を行い、人間の知性を必要とする複雑なタスクを実行できるようになります。 ディープラーニングはビデオ、画像、テキストの分析に適用できます。 このテクノロジーは、コンピュータが人間よりも早くパターンを認識し、その洞察に基づいてリアルタイムで行動できるようにすることで、業界を変革する可能性を秘めています。

このテクノロジーの波の最前線にあるデータ サイエンス UA は、ディープ ラーニングの力を利用して、膨大なビデオ データセットから貴重な情報を抽出しました。 この方法論は従来のビデオ分析を超え、人間の目には届かない可能性のある微妙なニュアンスや複雑な詳細の識別を可能にします。 ディープ ニューラル ネットワークを活用することで、データ サイエンス UA はビデオ分析の精度と効率を向上させることができ、企業や研究者に意思決定と発見のための強力なツールを提供します。

ディープラーニングは従来のビデオ分析手法とは一線を画します

ディープラーニングは、人工知能システムを構築するための方法である機械学習のサブセットです。 深層学習システムは、データ内のパターンを識別し、それらのパターンを使用して新しいデータについて予測するようにトレーニングされています。 このプロセスは、人間が新しいことを学ぶ方法と似ています。つまり、特定の現象を観察し、それらの類似点を認識し、それらの観察に基づいて結論を出します。

従来のビデオ分析方法は、手動プロセス (つまり、分析者が各オブジェクトにラベルを付ける) に大きく依存しているため、オブジェクトやイベントをリアルタイムで識別するのがあまり正確ではない傾向があります。 このため、すぐに使用できるほど高速な分析ツールを必要とする企業にとっては困難になります。 世界中の施設 (または 1 か所だけでも) に設置されたカメラで記録されたすべての映像に手動でラベルを付けることができる 24 時間年中無休の担当者がいない場合、データから有用な情報を取り出すのは困難になります。映像！

ディープラーニングビデオ分析の成功した実装から学んだこと

ディープラーニングビデオ分析は、ビジネス戦略、顧客エクスペリエンス、製品開発、マーケティングを改善するために使用できる革新的なテクノロジーです。

以下は、成功した実装から得られた重要な教訓のほんの一部です。

• ディープラーニングは、小売、製造、ヘルスケアなどのさまざまな業界で成功裏に適用されています。
• 深層学習モデルは、製品デモやユーザー生成コンテンツ (UGC) などの非構造化ビデオを使用してトレーニングできます。 これにより、組織はトレーニング データ生成の取り組みに多額の投資をすることなく、社内および社外で利用可能なデータを活用できるようになります。
• UGC は、顧客が個人レベルで製品やサービスとどのようにやり取りするかについて貴重な洞察を提供します。これは、フィードバックを収集する従来の方法では効果的に行うことができません。なぜなら、回答者ごとに多大な労力が必要であり、調査中に導入されたバイアスのためにすべての顧客の経験を代表していない可能性があるためです。調査プロセス (例: 買い物客は非買い物客よりも買い物客の可能性が高い可能性があります)。

ディープラーニング映像解析で登場した技術

深層学習ビデオ分析で登場したテクノロジーには、ニューラル ネットワーク、深層学習、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、長期短期記憶などがあります。 適応型リカレント ニューラル ネットワークは、テキストや音声などの逐次データの処理にも使用されます。 深層強化学習アルゴリズムは、報酬信号のない環境で試行錯誤を通じて目標を達成するようにエージェントをトレーニングすることにより、自動運転アプリケーションに使用されます。 このテクニックの一般的な例は、AlphaGo です。AlphaGo は、自分の対局でプロのプレーヤーに勝つ前に、何百万回も対局して囲碁の打ち方を学びました。

ディープ敵対的生成ネットワーク (GAN) は、2 つの競合するニューラル ネットワークを使用します。1 つは入力サンプルに基づいて偽の画像を生成し (ジェネレーター)、もう 1 つは本物の画像と偽の画像を識別します (識別子)。 これら 2 つの人工知能システムが連携することで、人間ですら本物だと思わせるようなリアルな画像が生成されます。

ディープラーニングビデオ分析の進歩と、それがビジネス戦略に及ぼす潜在的な影響についての予測。

AI の進歩に伴い、ディープラーニングによるビデオ分析はビデオのレビュー以外にも使用されるようになるでしょう。 ビジネス戦略や顧客エクスペリエンスを向上させるためにも使用される場合があります。

たとえば、AI は、企業が顧客がどの製品に最も興味を持っているか、リードを販売機会に変えるのに最も効果的なメッセージの種類を判断するのに役立つ可能性があります。 これにより、適切なタイミングで適切なメッセージで適切な視聴者をターゲットにすることでマーケティング キャンペーンを最適化し、コンバージョンが高くなかったり完全に無視されたりする広告に費用を費やさないことでコストを節約できるようになります (図 1 を参照)。

ディープラーニングはビジネス戦略を改善するために使用できる革新的なテクノロジーです

ディープラーニングは人工知能 (AI) のサブセットであり、コンピューター ビジョン、音声認識、自然言語処理などの多くのアプリケーションで使用されています。 これは、脳内のニューロンの接続方法を模倣する大規模なニューラル ネットワークにデータを供給することで機能します。 ニューラル ネットワークに供給するデータが増え、システムが洗練されるほど、過去の経験に基づいて新しい入力についての予測がより賢くなります。

ビジネス戦略を変革するディープラーニングの可能性は非常に大きいです。企業はこのテクノロジーを使用して、従来の方法だけでこれまでに不可能だったよりも速く大量の顧客データを分析することで、マーケティング キャンペーンからサプライ チェーン管理プロセスに至るまであらゆるものを改善できます。

結論

ディープラーニングビデオ分析により、人々がどのように考え、行動するかをより深く理解できるようになりました。 このテクノロジーは今後も進化し、人間の行動をより深く洞察し、次に何が起こるかを予測できるようになります。 ビジネス戦略の可能性は、顧客サービスや従業員エンゲージメントの向上から、プロセスの改善、設備投資や合併/買収などの大きな購入の意思決定に至るまで、無限です。