Approfondimenti trasformativi: analisi video di deep learning nella strategia aziendale

introduzione

Il mondo della strategia aziendale sta cambiando rapidamente e con esso è cambiato l’uso dell’analisi video. Gli approcci tradizionali all'analisi video non sono più sufficienti per comprendere il comportamento e le intenzioni di consumatori, dipendenti o altre parti interessate nell'ecosistema di un'organizzazione. In questo articolo esplorerò come utilizzare il deep learning per acquisire nuove informazioni su queste importanti interazioni e il modo in cui influiscono sulla strategia complessiva della tua azienda.

L’emergere dell’analisi video con deep learning

Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico e un tipo di rete neurale. Consente ai computer di apprendere dai dati, fare inferenze ed eseguire compiti complessi che altrimenti richiederebbero l’intelligenza umana. Il deep learning può essere applicato per analizzare video, immagini e testo. Questa tecnologia ha il potenziale per trasformare le industrie consentendo ai computer di riconoscere i modelli più velocemente di quanto possano fare gli esseri umani e quindi di agire in base a tali informazioni in tempo reale.

Data Science UA, in prima linea in questa ondata tecnologica, ha sfruttato la potenza del deep learning per estrarre informazioni preziose da vasti set di dati video. Questa metodologia trascende l'analisi video tradizionale, consentendo l'identificazione di sottili sfumature e dettagli intricati che potrebbero sfuggire all'occhio umano. Sfruttando le reti neurali profonde, Data Science UA è in grado di migliorare l'accuratezza e l'efficienza dell'analisi video, fornendo ad aziende e ricercatori un potente strumento per il processo decisionale e la scoperta.

Il deep learning si distingue dai tradizionali metodi di analisi video

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning, un metodo per costruire sistemi di intelligenza artificiale. I sistemi di deep learning sono addestrati per identificare modelli nei dati e utilizzarli per fare previsioni sui nuovi dati. Questo processo è simile al modo in cui gli esseri umani apprendono cose nuove: osserviamo determinati fenomeni, riconosciamo somiglianze tra loro e quindi traiamo conclusioni basate su tali osservazioni.

I metodi tradizionali di analisi video tendono a non essere molto accurati nell'identificare oggetti o eventi in tempo reale perché fanno molto affidamento su processi manuali (ad esempio, un analista che etichetta ciascun oggetto). Ciò rende difficile per le aziende che desiderano che i propri strumenti di analisi siano sufficientemente veloci per un utilizzo immediato; se non c'è qualcuno disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, che possa etichettare manualmente ogni filmato registrato dalle telecamere installate nelle strutture di tutto il mondo (o anche solo in una posizione), allora avrai difficoltà a ottenere informazioni utili dal tuo filmato!

Apprendimenti derivanti da implementazioni di successo dell'analisi video di deep learning

L'analisi video di deep learning è una tecnologia trasformativa che può essere utilizzata per migliorare la strategia aziendale, l'esperienza del cliente, lo sviluppo del prodotto e il marketing.

Di seguito sono riportati solo alcuni degli insegnamenti chiave derivanti da implementazioni di successo:

• Il deep learning è stato applicato con successo in diversi settori, tra cui vendita al dettaglio, produzione e sanità.
• I modelli di deep learning possono essere addestrati utilizzando video non strutturati come demo di prodotti o contenuti generati dagli utenti (UGC). Ciò consente alle organizzazioni di sfruttare i dati disponibili internamente ed esternamente senza dover investire pesantemente nella formazione degli sforzi di generazione dei dati.
• Gli UGC forniscono preziose informazioni su come i clienti interagiscono con prodotti o servizi a livello individuale, cosa che i metodi tradizionali di raccolta dei feedback non possono fare in modo efficace perché richiedono uno sforzo eccessivo per ogni intervistato e potrebbero non essere rappresentativi di tutte le esperienze dei clienti a causa dei pregiudizi introdotti durante il processo. processo di indagine (ad esempio, gli acquirenti potrebbero essere più propensi dei non acquirenti).

Tecnologie emerse nell'analisi video di deep learning

Le tecnologie emerse nell'analisi video del deep learning includono reti neurali, deep learning, reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti e memoria a lungo termine. Le reti neurali adattive ricorrenti vengono utilizzate anche per elaborare dati sequenziali come testo o parlato. Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo profondo vengono utilizzati per applicazioni di guida autonoma addestrando un agente a raggiungere un obiettivo attraverso tentativi ed errori in un ambiente in cui non è presente alcun segnale di ricompensa. Un esempio popolare di questa tecnica è AlphaGo che ha imparato a giocare a Go giocando contro se stesso milioni di volte prima di battere i giocatori professionisti nel loro stesso gioco.

Le reti avversarie generative profonde (GAN) utilizzano due reti neurali concorrenti: una genera immagini false basate su campioni di input (il generatore), mentre un'altra discrimina tra immagini reali e false (discriminatore). Lavorando insieme, questi due sistemi di intelligenza artificiale generano immagini realistiche che ingannano anche gli umani facendogli credere che siano reali!

Previsioni per i progressi nell'analisi video del deep learning e il loro potenziale impatto sulla strategia aziendale.

Con l'avanzare dell'intelligenza artificiale, è probabile che l'analisi video con deep learning venga utilizzata per qualcosa di più della semplice revisione dei video. Può anche essere utilizzato per migliorare la strategia aziendale e l'esperienza del cliente.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare le aziende a determinare a quali prodotti i loro clienti sono maggiormente interessati e quale tipo di messaggistica è più efficace nel convertire i lead in opportunità di vendita. Ciò consentirebbe loro di ottimizzare le proprie campagne di marketing rivolgendosi al pubblico giusto con il messaggio giusto al momento giusto e di risparmiare denaro evitando di spendere soldi in annunci che non generano buone conversioni o vengono ignorati del tutto (vedere Figura 1).

Il deep learning è una tecnologia trasformativa che può essere utilizzata per migliorare la strategia aziendale

Il deep learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) e viene utilizzato in molte applicazioni, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Funziona alimentando i dati in una grande rete neurale che imita il modo in cui i neuroni si connettono nel cervello. Più dati inserisci nella rete neurale e più sofisticato è il tuo sistema, più intelligente diventa nel fare previsioni su nuovi input basati su esperienze passate.

Il potenziale del deep learning per trasformare la strategia aziendale è enorme: le aziende possono utilizzare questa tecnologia per migliorare qualsiasi cosa, dalle campagne di marketing ai processi di gestione della catena di fornitura, analizzando grandi quantità di dati dei clienti più velocemente che mai con i soli metodi tradizionali

Conclusione

Con l’analisi video del deep learning, ora possiamo capire meglio come le persone pensano e agiscono. Questa tecnologia continuerà ad evolversi, permettendoci di acquisire conoscenze più approfondite sul comportamento umano e di prevedere cosa accadrà dopo. Le possibilità per la strategia aziendale sono infinite, dal migliore servizio clienti e il coinvolgimento dei dipendenti, fino al miglioramento dei processi e al processo decisionale su grandi acquisti come investimenti di capitale o fusioni/acquisizioni.