Transformacyjne spostrzeżenia: analiza wideo głębokiego uczenia się w strategii biznesowej

Wstęp

Świat strategii biznesowych zmienia się szybko, a wraz z nim zmienia się wykorzystanie analityki wideo. Tradycyjne podejścia do analityki wideo nie są już wystarczające do zrozumienia zachowań i intencji konsumentów, pracowników lub innych interesariuszy w ekosystemie organizacji. W tym artykule przeanalizuję, w jaki sposób można wykorzystać głębokie uczenie się, aby uzyskać nowy wgląd w te ważne interakcje i ich wpływ na ogólną strategię Twojej firmy.

Pojawienie się analizy wideo głębokiego uczenia się

Uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego i rodzajem sieci neuronowej. Umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych, wyciąganie wniosków i wykonywanie złożonych zadań, które w innym przypadku wymagałyby ludzkiej inteligencji. Głębokie uczenie można zastosować do analizy wideo, obrazów i tekstu. Technologia ta może przekształcić branże, umożliwiając komputerom rozpoznawanie wzorców szybciej niż ludzie, a następnie działanie na podstawie tych spostrzeżeń w czasie rzeczywistym.

Data Science UA, będąca liderem tej fali technologicznej, wykorzystała moc głębokiego uczenia się do wydobywania cennych informacji z ogromnych zbiorów danych wideo. Metodologia ta wykracza poza tradycyjną analizę wideo, umożliwiając identyfikację subtelnych niuansów i skomplikowanych szczegółów, które mogą umknąć ludzkiemu oku. Wykorzystując głębokie sieci neuronowe, Data Science UA jest w stanie zwiększyć dokładność i wydajność analizy wideo, zapewniając firmom i badaczom potężne narzędzie do podejmowania decyzji i odkrywania.

Deep learning różni się od tradycyjnych metod analizy wideo

Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego, metody budowania systemów sztucznej inteligencji. Systemy głębokiego uczenia się są przeszkolone w identyfikowaniu wzorców w danych i wykorzystywaniu tych wzorców do przewidywania nowych danych. Proces ten przypomina proces uczenia się nowych rzeczy przez człowieka: obserwujemy pewne zjawiska, rozpoznajemy podobieństwa między nimi, a następnie wyciągamy wnioski na podstawie tych obserwacji.

Tradycyjne metody analizy wideo zwykle nie są zbyt dokładne w identyfikowaniu obiektów lub zdarzeń w czasie rzeczywistym, ponieważ w dużym stopniu opierają się na procesach ręcznych (tj. analityk oznacza każdy obiekt). Utrudnia to firmom, które chcą, aby ich narzędzia analityczne były wystarczająco szybkie, aby można je było natychmiast wykorzystać; jeśli nie ma osoby dostępnej 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, która mogłaby ręcznie oznaczyć każdy fragment materiału nagranego przez kamery zainstalowane w obiektach na całym świecie (lub nawet tylko w jednej lokalizacji), wówczas będziesz miał problemy z wydobyciem jakichkolwiek przydatnych informacji ze swojego materiał filmowy!

Wnioski z udanych wdrożeń głębokiej analizy wideo

Analiza wideo metodą głębokiego uczenia się to technologia transformacyjna, którą można wykorzystać do ulepszenia strategii biznesowej, obsługi klienta, rozwoju produktów i marketingu.

Oto tylko niektóre z najważniejszych wniosków płynących z udanych wdrożeń:

• Głębokie uczenie się zostało z powodzeniem zastosowane w różnych branżach, w tym w handlu detalicznym, produkcji i służbie zdrowia.
• Modele głębokiego uczenia się można szkolić za pomocą nieustrukturyzowanych filmów, takich jak prezentacje produktów lub treści generowane przez użytkowników (UGC). Umożliwia to organizacjom wykorzystanie danych dostępnych wewnętrznie i zewnętrznie bez konieczności znacznych inwestycji w szkolenia związane z generowaniem danych.
• UGC dostarcza cennych informacji na temat interakcji klientów z produktami lub usługami na poziomie indywidualnym, czego tradycyjne metody zbierania informacji zwrotnych nie są w stanie skutecznie zapewnić, ponieważ wymagają zbyt dużego wysiłku w przeliczeniu na respondenta i mogą nie być reprezentatywne dla wszystkich doświadczeń klientów ze względu na uprzedzenia wprowadzone podczas badania. proces badania (np. kupujący mogą być bardziej skłonni niż osoby niekupujące).

Technologie, które pojawiły się w głębokiej analizie wideo

Technologie, które pojawiły się w analizie wideo metodą głębokiego uczenia się, obejmują sieci neuronowe, głębokie uczenie się, splotowe sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe i pamięć długoterminową. Adaptacyjne rekurencyjne sieci neuronowe są również wykorzystywane do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst lub mowa. Algorytmy uczenia się metodą głębokiego wzmacniania są wykorzystywane w zastosowaniach związanych z jazdą autonomiczną poprzez szkolenie agenta w zakresie osiągnięcia celu metodą prób i błędów w środowisku, w którym nie ma sygnału nagrody. Popularnym przykładem tej techniki jest AlphaGo, która nauczyła się grać w Go, grając przeciwko sobie miliony razy, zanim pokonała profesjonalnych graczy w ich własnej grze.

Głębokie generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN) korzystają z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych: jedna generuje fałszywe obrazy na podstawie próbek wejściowych (generator), a druga rozróżnia obrazy rzeczywiste od fałszywych (dyskryminator). Dzięki współpracy te dwa systemy sztucznej inteligencji generują realistyczne obrazy, które oszukują nawet ludzi, myśląc, że są prawdziwe!

Prognozy dotyczące postępów w analizie wideo głębokiego uczenia się i ich potencjalny wpływ na strategię biznesową.

W miarę rozwoju sztucznej inteligencji prawdopodobne jest, że analiza wideo oparta na głębokim uczeniu będzie wykorzystywana nie tylko do przeglądania filmów. Można go również wykorzystać do poprawy strategii biznesowej i obsługi klienta.

Na przykład sztuczna inteligencja może pomóc firmom określić, które produkty są najbardziej zainteresowane ich klientami i jaki rodzaj przekazu najskuteczniej przekształca potencjalnych klientów w możliwości sprzedaży. Pozwoliłoby im to zoptymalizować kampanie marketingowe poprzez kierowanie do właściwych odbiorców z właściwym komunikatem we właściwym czasie i zaoszczędzić pieniądze, nie wydając pieniędzy na reklamy, które nie przynoszą dobrej konwersji lub są całkowicie ignorowane (patrz rysunek 1).

Głębokie uczenie się to technologia transformacyjna, którą można wykorzystać do ulepszenia strategii biznesowej

Uczenie głębokie jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI) i jest wykorzystywane w wielu zastosowaniach, w tym w przetwarzaniu obrazu komputerowego, rozpoznawaniu mowy i przetwarzaniu języka naturalnego. Działa poprzez dostarczanie danych do dużej sieci neuronowej, która naśladuje sposób, w jaki neurony łączą się w mózgu. Im więcej danych wprowadzasz do sieci neuronowej i im bardziej zaawansowany jest twój system, tym mądrzej jest on przewidywać nowe dane wejściowe na podstawie przeszłych doświadczeń.

Potencjał głębokiego uczenia się w przekształcaniu strategii biznesowej jest ogromny: firmy mogą wykorzystywać tę technologię do ulepszania wszystkiego, od kampanii marketingowych po procesy zarządzania łańcuchem dostaw, analizując ogromne ilości danych klientów szybciej niż kiedykolwiek wcześniej było to możliwe przy użyciu samych tradycyjnych metod

Wniosek

Dzięki głębokiej analizie wideo możemy teraz lepiej zrozumieć, jak ludzie myślą i działają. Technologia ta będzie nadal ewoluować, pozwalając nam uzyskać głębszy wgląd w ludzkie zachowania, a także przewidzieć, co stanie się dalej. Możliwości strategii biznesowej są nieograniczone, począwszy od lepszej obsługi klienta i zaangażowania pracowników, aż po usprawnianie procesów i podejmowanie decyzji dotyczących dużych zakupów, takich jak inwestycje kapitałowe lub fuzje/przejęcia.