혁신적인 통찰력: 비즈니스 전략의 딥 러닝 비디오 분석

소개

비즈니스 전략의 세계는 빠르게 변화하고 있으며 이에 따라 비디오 분석의 사용도 변화하고 있습니다. 비디오 분석에 대한 기존 접근 방식은 조직 생태계 내 소비자, 직원 또는 기타 이해관계자의 행동과 의도를 이해하는 데 더 이상 충분하지 않습니다. 이 기사에서는 딥 러닝을 사용하여 이러한 중요한 상호 작용에 대한 새로운 통찰력을 포착하는 방법과 이것이 회사의 전체 전략에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

딥러닝 영상분석의 등장

딥러닝은 머신러닝의 하위 집합이자 신경망의 일종입니다. 이를 통해 컴퓨터는 데이터로부터 학습하고, 추론하고, 인간의 지능이 필요한 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 딥러닝을 적용해 영상, 이미지, 텍스트를 분석할 수 있습니다. 이 기술은 컴퓨터가 인간보다 더 빠르게 패턴을 인식하고 이러한 통찰력에 따라 실시간으로 조치를 취할 수 있도록 함으로써 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이러한 기술 흐름의 최전선에 있는 데이터 과학 UA는 딥 러닝의 힘을 활용하여 방대한 비디오 데이터 세트에서 귀중한 정보를 추출했습니다. 이 방법론은 기존 비디오 분석을 뛰어넘어 사람의 눈으로 볼 수 없는 미묘한 차이와 복잡한 세부 사항을 식별할 수 있습니다. Data Science UA는 심층 신경망을 활용하여 비디오 분석의 정확성과 효율성을 향상시켜 기업과 연구자들에게 의사 결정 및 발견을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

딥러닝은 기존 비디오 분석 방법과 차별화됩니다.

딥러닝은 인공지능 시스템을 구축하는 방법인 머신러닝의 하위 집합입니다. 딥 러닝 시스템은 데이터의 패턴을 식별하고 해당 패턴을 사용하여 새로운 데이터에 대해 예측하도록 훈련됩니다. 이 과정은 인간이 새로운 것을 배우는 방법과 유사합니다. 우리는 특정 현상을 관찰하고, 그 현상 사이의 유사점을 인식한 다음, 그러한 관찰을 바탕으로 결론을 내립니다.

기존의 비디오 분석 방법은 수동 프로세스(예: 분석가가 각 개체에 라벨을 지정하는 방식)에 크게 의존하기 때문에 개체나 이벤트를 실시간으로 식별하는 데 그다지 정확하지 않은 경향이 있습니다. 이는 즉시 사용할 수 있을 만큼 빠른 분석 도구를 원하는 기업에게 어려운 일입니다. 전 세계 시설(또는 단 한 곳)에 설치된 카메라로 녹화된 모든 영상에 수동으로 라벨을 붙일 수 있는 연중무휴 24시간 이용 가능한 사람이 없다면 유용한 정보를 얻는 데 어려움을 겪게 될 것입니다. 피트 길이!

딥 러닝 비디오 분석의 성공적인 구현을 통해 얻은 교훈

딥 러닝 비디오 분석은 비즈니스 전략, 고객 경험, 제품 개발 및 마케팅을 개선하는 데 사용할 수 있는 혁신적인 기술입니다.

다음은 성공적인 구현을 통해 얻은 주요 교훈 중 일부입니다.

• 딥러닝은 소매, 제조, 의료 등 다양한 산업 분야에 성공적으로 적용되었습니다.
• 딥 러닝 모델은 제품 데모나 사용자 생성 콘텐츠(UGC)와 같은 구조화되지 않은 비디오를 사용하여 학습할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 교육 데이터 생성 노력에 많은 투자를 하지 않고도 내부 및 외부에서 사용 가능한 데이터를 활용할 수 있습니다.
• UGC는 고객이 개별 수준에서 제품 또는 서비스와 상호 작용하는 방식에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 피드백을 수집하는 전통적인 방법은 응답자당 너무 많은 노력이 필요하고 피드백 중에 도입된 편견으로 인해 모든 고객 경험을 대표하지 못할 수 있기 때문에 효과적으로 수행할 수 없습니다. 설문조사 프로세스(예: 쇼핑객이 비쇼핑객보다 가능성이 더 높을 수 있음)

딥러닝 영상분석에 등장한 기술

딥러닝 영상 분석에서 등장한 기술로는 신경망, 딥러닝, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 장단기 기억 등이 있습니다. 적응형 순환 신경망은 텍스트나 음성과 같은 순차적 데이터를 처리하는 데에도 사용됩니다. 심층 강화 학습 알고리즘은 보상 신호가 없는 환경에서 시행착오를 통해 목표를 달성하도록 에이전트를 훈련함으로써 자율 주행 애플리케이션에 사용됩니다. 이 기술의 유명한 예는 자신의 게임에서 프로 플레이어를 이기기 전에 수백만 번 자신과 대결하여 바둑을 배우는 방법을 배운 AlphaGo입니다.

심층 생성적 적대 신경망(GAN)은 두 개의 경쟁 신경망을 사용합니다. 하나는 입력 샘플을 기반으로 가짜 이미지를 생성하고(생성기), 다른 하나는 실제 이미지와 가짜 이미지를 구별합니다(판별기). 이 두 가지 인공 지능 시스템이 함께 작동하여 인간조차 실제라고 생각하도록 속이는 현실적인 그림을 생성합니다!

딥 러닝 영상 분석의 발전과 그것이 비즈니스 전략에 미치는 잠재적 영향에 대한 예측입니다.

AI가 발전함에 따라 딥러닝 영상 분석은 단순히 영상을 검토하는 것 이상의 용도로 활용될 가능성이 높습니다. 또한 비즈니스 전략과 고객 경험을 개선하는 데 사용될 수도 있습니다.

예를 들어 AI는 기업이 고객이 어떤 제품에 가장 관심이 있는지, 리드를 판매 기회로 전환하는 데 가장 효과적인 메시지 유형을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 적시에 적절한 메시지로 적절한 대상을 타겟팅함으로써 마케팅 캠페인을 최적화하고 전환이 잘 되지 않거나 완전히 무시되는 광고에 비용을 지출하지 않음으로써 비용을 절약할 수 있습니다(그림 1 참조).

딥 러닝은 비즈니스 전략을 개선하는 데 사용할 수 있는 혁신적인 기술입니다.

딥 러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합으로, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 이는 뇌에서 뉴런이 연결되는 방식을 모방하는 대규모 신경망에 데이터를 공급함으로써 작동합니다. 신경망에 더 많은 데이터를 공급할수록 시스템이 더 정교해질수록 과거 경험을 바탕으로 새로운 입력에 대한 예측을 하는 것이 더 똑똑해집니다.

비즈니스 전략을 변화시키는 딥 러닝의 잠재력은 엄청납니다. 기업은 이 기술을 사용하여 기존 방법만으로 가능했던 것보다 더 빠르게 방대한 양의 고객 데이터를 분석함으로써 마케팅 캠페인부터 공급망 관리 프로세스까지 모든 것을 개선할 수 있습니다.

결론

딥러닝 영상 분석을 통해 이제 사람들이 어떻게 생각하고 행동하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 기술은 계속 발전하여 인간 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 다음에 일어날 일을 예측할 수 있습니다. 비즈니스 전략의 가능성은 더 나은 고객 서비스 및 직원 참여에서부터 프로세스 개선, 자본 투자 또는 인수/합병과 같은 대규모 구매 결정에 이르기까지 끝이 없습니다.