Insights transformativos: análise de vídeo de aprendizado profundo em estratégia de negócios

Introdução

O mundo da estratégia de negócios está mudando rapidamente e o uso da análise de vídeo mudou junto com ele. As abordagens tradicionais de análise de vídeo não são mais suficientes para compreender o comportamento e as intenções dos consumidores, funcionários ou outras partes interessadas no ecossistema de uma organização. Neste artigo, explorarei como o aprendizado profundo pode ser usado para capturar novos insights sobre essas interações importantes e como elas impactam a estratégia geral da sua empresa.

O surgimento da análise de vídeo de aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina e um tipo de rede neural. Permite que os computadores aprendam com os dados, façam inferências e executem tarefas complexas que, de outra forma, exigiriam inteligência humana. O aprendizado profundo pode ser aplicado para analisar vídeos, imagens e textos. Esta tecnologia tem o potencial de transformar as indústrias, permitindo que os computadores reconheçam padrões mais rapidamente do que os humanos e, em seguida, atuem com base nessas informações em tempo real.

A Data Science UA, na vanguarda desta onda tecnológica, aproveitou o poder da aprendizagem profunda para extrair informações valiosas de vastos conjuntos de dados de vídeo. Esta metodologia transcende a análise de vídeo tradicional, permitindo a identificação de nuances sutis e detalhes intrincados que podem escapar ao olho humano. Ao aproveitar redes neurais profundas, a Data Science UA é capaz de aumentar a precisão e a eficiência da análise de vídeo, fornecendo às empresas e pesquisadores uma ferramenta potente para tomada de decisões e descoberta.

O aprendizado profundo se diferencia dos métodos tradicionais de análise de vídeo

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, um método para construir sistemas de inteligência artificial. Os sistemas de aprendizagem profunda são treinados para identificar padrões nos dados e usar esses padrões para fazer previsões sobre novos dados. Este processo é semelhante ao modo como os humanos aprendem coisas novas: observamos certos fenómenos, reconhecemos semelhanças entre eles e depois tiramos conclusões com base nessas observações.

Os métodos tradicionais de análise de vídeo tendem a não ser muito precisos na identificação de objetos ou eventos em tempo real porque dependem fortemente de processos manuais (ou seja, um analista rotulando cada objeto). Isto torna difícil para as empresas que desejam que suas ferramentas analíticas sejam rápidas o suficiente para uso imediato; se não houver alguém disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, que possa rotular manualmente cada parte da filmagem gravada por câmeras instaladas em instalações em todo o mundo (ou mesmo em apenas um local), então você terá problemas para obter qualquer informação útil do seu imagens de vídeo!

Aprendendo com implementações bem-sucedidas de análise de vídeo de aprendizagem profunda

A análise de vídeo de aprendizagem profunda é uma tecnologia transformadora que pode ser usada para melhorar a estratégia de negócios, a experiência do cliente, o desenvolvimento de produtos e o marketing.

A seguir estão apenas alguns dos principais aprendizados de implementações bem-sucedidas:

• O aprendizado profundo tem sido aplicado com sucesso em diversos setores, incluindo varejo, manufatura e saúde.
• Os modelos de aprendizagem profunda podem ser treinados usando vídeos não estruturados, como demonstrações de produtos ou conteúdo gerado pelo usuário (UGC). Isso permite que as organizações aproveitem os dados disponíveis interna e externamente sem ter que investir pesadamente em esforços de treinamento de geração de dados.
• O UGC fornece informações valiosas sobre como os clientes interagem com produtos ou serviços em nível individual, algo que os métodos tradicionais de coleta de feedback não podem fazer de forma eficaz porque exigem muito esforço por respondente e podem não ser representativos de todas as experiências dos clientes devido a preconceitos introduzidos durante o processo de pesquisa (por exemplo, os compradores podem ser mais propensos do que os não compradores).

Tecnologias que surgiram na análise de vídeo de aprendizagem profunda

As tecnologias que surgiram na análise de vídeo de aprendizagem profunda incluem redes neurais, aprendizagem profunda, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e memória de longo e curto prazo. Redes neurais recorrentes adaptativas também são usadas para processar dados sequenciais, como texto ou fala. Algoritmos de aprendizagem por reforço profundo são usados ​​para aplicações de direção autônoma, treinando um agente para atingir uma meta por meio de tentativa e erro em um ambiente onde não há sinal de recompensa. Um exemplo popular dessa técnica é o AlphaGo, que aprendeu a jogar Go jogando contra si mesmo milhões de vezes antes de vencer jogadores profissionais em seu próprio jogo.

Redes adversárias generativas profundas (GANs) usam duas redes neurais concorrentes: uma gera imagens falsas com base em amostras de entrada (o gerador), enquanto outra discrimina entre imagens reais e falsas (discriminador). Ao trabalharem juntos, esses dois sistemas de inteligência artificial geram imagens realistas que enganam até os humanos, fazendo-os pensar que são reais!

Previsões para avanços na análise de vídeo de aprendizagem profunda e seu impacto potencial na estratégia de negócios.

À medida que a IA avança, é provável que a análise de vídeo de aprendizagem profunda seja usada para mais do que apenas revisar vídeos. Também pode ser usado para melhorar a estratégia de negócios e a experiência do cliente.

Por exemplo, a IA poderia ajudar as empresas a determinar quais os produtos em que os seus clientes estão mais interessados ​​e que tipo de mensagem é mais eficaz na conversão de leads em oportunidades de vendas. Isso lhes permitiria otimizar suas campanhas de marketing, direcionando o público certo com a mensagem certa no momento certo e economizar dinheiro ao não gastar dinheiro em anúncios que não convertem bem ou são completamente ignorados (veja a Figura 1).

Deep Learning é uma tecnologia transformadora que pode ser usada para melhorar a estratégia de negócios

O aprendizado profundo é um subconjunto da inteligência artificial (IA) e é usado em muitas aplicações, incluindo visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Ele funciona alimentando dados em uma grande rede neural que imita a forma como os neurônios se conectam no cérebro. Quanto mais dados você alimenta na rede neural e mais sofisticado é o seu sistema, mais inteligente ele se torna ao fazer previsões sobre novas entradas com base em experiências anteriores.

O potencial do aprendizado profundo para transformar a estratégia de negócios é enorme: as empresas podem usar essa tecnologia para melhorar tudo, desde campanhas de marketing até processos de gerenciamento da cadeia de suprimentos, analisando grandes quantidades de dados de clientes com mais rapidez do que nunca, apenas com métodos tradicionais.

Conclusão

Com a análise de vídeo de aprendizagem profunda, agora podemos compreender melhor como as pessoas pensam e agem. Esta tecnologia continuará a evoluir, permitindo-nos obter conhecimentos mais profundos sobre o comportamento humano, bem como prever o que acontecerá a seguir. As possibilidades de estratégia de negócios são infinitas, desde um melhor atendimento ao cliente e envolvimento dos funcionários, até a melhoria de processos e a tomada de decisões sobre grandes compras, como investimentos de capital ou fusões/aquisições.