Wawasan Transformatif: Analisis Video Pembelajaran Mendalam dalam Strategi Bisnis

Perkenalan

Dunia strategi bisnis berubah dengan cepat, dan penggunaan analisis video pun ikut berubah. Pendekatan tradisional terhadap analisis video tidak lagi cukup untuk memahami perilaku dan niat konsumen, karyawan, atau pemangku kepentingan lainnya dalam ekosistem organisasi. Dalam artikel ini, saya akan mengeksplorasi bagaimana pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menangkap wawasan baru mengenai interaksi penting ini dan bagaimana pengaruhnya terhadap strategi perusahaan Anda secara keseluruhan.

Munculnya analisis video pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin dan sejenis jaringan saraf. Hal ini memungkinkan komputer untuk belajar dari data, membuat kesimpulan, dan melakukan tugas-tugas kompleks yang membutuhkan kecerdasan manusia. Pembelajaran mendalam dapat diterapkan untuk menganalisis video, gambar, dan teks. Teknologi ini mempunyai potensi untuk mengubah industri dengan memungkinkan komputer mengenali pola lebih cepat daripada manusia dan kemudian bertindak berdasarkan wawasan tersebut secara real-time.

Ilmu Data UA, yang berada di garis depan gelombang teknologi ini, telah memanfaatkan kekuatan pembelajaran mendalam untuk mengekstrak informasi berharga dari kumpulan data video yang sangat besar. Metodologi ini melampaui analisis video tradisional, sehingga memungkinkan identifikasi nuansa halus dan detail rumit yang mungkin luput dari pandangan manusia. Dengan memanfaatkan jaringan saraf dalam, Data Science UA mampu meningkatkan akurasi dan efisiensi analisis video, sehingga menyediakan alat yang ampuh bagi bisnis dan peneliti untuk pengambilan keputusan dan penemuan.

Pembelajaran mendalam membedakan dirinya dari metode analisis video tradisional

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin, sebuah metode untuk membangun sistem kecerdasan buatan. Sistem pembelajaran mendalam dilatih untuk mengidentifikasi pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi tentang data baru. Proses ini mirip dengan bagaimana manusia mempelajari hal-hal baru: kita mengamati fenomena tertentu, mengenali persamaan di antara fenomena tersebut, lalu membuat kesimpulan berdasarkan pengamatan tersebut.

Metode analisis video tradisional cenderung tidak terlalu akurat dalam mengidentifikasi objek atau peristiwa secara real-time karena metode ini sangat bergantung pada proses manual (misalnya, analis yang memberi label pada setiap objek). Hal ini menyulitkan perusahaan yang ingin alat analisisnya cukup cepat untuk segera digunakan; jika tidak ada seseorang yang tersedia 24/7 yang dapat secara manual memberi label pada setiap rekaman yang direkam oleh kamera yang dipasang di fasilitas di seluruh dunia (atau bahkan hanya di satu lokasi), maka Anda akan kesulitan mendapatkan informasi berguna dari Anda. rekaman!

Pembelajaran dari keberhasilan penerapan analisis video pembelajaran mendalam

Analisis video pembelajaran mendalam adalah teknologi transformatif yang dapat digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis, pengalaman pelanggan, pengembangan produk, dan pemasaran.

Berikut ini adalah beberapa pembelajaran penting dari implementasi yang sukses:

• Pembelajaran mendalam telah berhasil diterapkan di berbagai industri termasuk ritel, manufaktur, dan layanan kesehatan.
• Model pembelajaran mendalam dapat dilatih menggunakan video tidak terstruktur seperti demo produk atau konten buatan pengguna (UGC). Hal ini memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan data yang tersedia secara internal dan eksternal tanpa harus berinvestasi besar dalam upaya pelatihan pembuatan data.
• UGC memberikan wawasan berharga tentang bagaimana pelanggan berinteraksi dengan produk atau layanan pada tingkat individu, sesuatu yang tidak dapat dilakukan secara efektif oleh metode pengumpulan umpan balik tradisional karena memerlukan terlalu banyak upaya per responden dan mungkin tidak mewakili seluruh pengalaman pelanggan karena bias yang muncul selama proses. proses survei (misalnya, pembeli mungkin lebih mungkin dibandingkan bukan pembeli).

Teknologi yang muncul dalam analisis video pembelajaran mendalam

Teknologi yang muncul dalam analisis video pembelajaran mendalam meliputi jaringan saraf, pembelajaran mendalam, jaringan saraf konvolusional, jaringan saraf berulang, dan memori jangka pendek. Jaringan saraf berulang adaptif juga digunakan untuk memproses data berurutan seperti teks atau ucapan. Algoritme pembelajaran penguatan mendalam digunakan untuk aplikasi mengemudi otonom dengan melatih agen untuk mencapai tujuan melalui coba-coba di lingkungan di mana tidak ada sinyal imbalan. Contoh populer dari teknik ini adalah AlphaGo yang mempelajari cara bermain Go dengan bermain melawan dirinya sendiri jutaan kali sebelum mengalahkan pemain profesional di permainannya sendiri.

Jaringan permusuhan generatif dalam (GAN) menggunakan dua jaringan saraf yang bersaing: satu menghasilkan gambar palsu berdasarkan sampel masukan (generator), sementara yang lain membedakan antara gambar asli dan palsu (diskriminator). Dengan bekerja sama, kedua sistem kecerdasan buatan ini menghasilkan gambar-gambar realistis yang bahkan membodohi manusia dengan mengira bahwa gambar-gambar itu nyata!

Prediksi kemajuan dalam analisis video pembelajaran mendalam dan potensi dampaknya terhadap strategi bisnis.

Seiring kemajuan AI, kemungkinan besar analisis video pembelajaran mendalam akan digunakan lebih dari sekadar meninjau video. Ini juga dapat digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis dan pengalaman pelanggan.

Misalnya, AI dapat membantu perusahaan menentukan produk mana yang paling diminati pelanggan dan jenis pesan apa yang paling efektif dalam mengubah prospek menjadi peluang penjualan. Hal ini akan memungkinkan mereka mengoptimalkan kampanye pemasaran dengan menargetkan audiens yang tepat dengan pesan yang tepat pada waktu yang tepat dan menghemat uang dengan tidak mengeluarkan uang untuk iklan yang tidak menghasilkan konversi yang baik atau diabaikan sama sekali (lihat Gambar 1).

Pembelajaran mendalam adalah teknologi transformatif yang dapat digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI), dan digunakan dalam banyak aplikasi, termasuk visi komputer, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami. Ia bekerja dengan memasukkan data ke dalam jaringan saraf besar yang meniru cara neuron terhubung di otak. Semakin banyak data yang Anda masukkan ke dalam jaringan saraf dan semakin canggih sistem Anda, semakin cerdas sistem tersebut dalam membuat prediksi tentang masukan baru berdasarkan pengalaman masa lalu.

Potensi pembelajaran mendalam untuk mengubah strategi bisnis sangat besar: bisnis dapat menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan segalanya mulai dari kampanye pemasaran hingga proses manajemen rantai pasokan dengan menganalisis data pelanggan dalam jumlah besar lebih cepat dibandingkan sebelumnya hanya dengan menggunakan metode tradisional.

Kesimpulan

Dengan analisis video pembelajaran mendalam, kini kami dapat lebih memahami cara orang berpikir dan bertindak. Teknologi ini akan terus berkembang, memungkinkan kita mendapatkan wawasan lebih dalam mengenai perilaku manusia serta memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya. Kemungkinan strategi bisnis tidak terbatas, mulai dari layanan pelanggan dan keterlibatan karyawan yang lebih baik, hingga peningkatan proses dan pengambilan keputusan dalam pembelian besar seperti investasi modal atau merger/akuisisi.