Perspective transformatoare: analiză video de deep learning în strategia de afaceri

Introducere

Lumea strategiei de afaceri se schimbă rapid, iar utilizarea analizei video s-a schimbat odată cu aceasta. Abordările tradiționale ale analizei video nu mai sunt suficiente pentru a înțelege comportamentul și intențiile consumatorilor, angajaților sau altor părți interesate din ecosistemul unei organizații. În acest articol, voi explora modul în care învățarea profundă poate fi utilizată pentru a capta noi perspective asupra acestor interacțiuni importante și modul în care acestea influențează strategia generală a companiei dvs.

Apariția analizei video de deep learning

Învățarea profundă este un subset al învățării automate și un tip de rețea neuronală. Permite computerelor să învețe din date, să facă inferențe și să efectueze sarcini complexe care altfel ar necesita inteligență umană. Învățarea profundă poate fi aplicată pentru a analiza videoclipuri, imagini și text. Această tehnologie are potențialul de a transforma industriile, permițând computerelor să recunoască modele mai repede decât pot oamenii și apoi să acționeze pe baza acestor informații în timp real.

Data Science UA, în fruntea acestui val tehnologic, a valorificat puterea învățării profunde pentru a extrage informații valoroase din seturi de date video vaste. Această metodologie transcende analitica video tradițională, permițând identificarea nuanțelor subtile și a detaliilor complicate care ar putea scăpa ochiului uman. Prin valorificarea rețelelor neuronale profunde, Data Science UA este capabilă să îmbunătățească acuratețea și eficiența analizei video, oferind afacerilor și cercetătorilor un instrument puternic pentru luarea deciziilor și descoperirea.

Învățarea profundă se distinge de metodele tradiționale de analiză video

Învățarea profundă este un subset al învățării automate, o metodă de construire a sistemelor de inteligență artificială. Sistemele de învățare profundă sunt antrenate să identifice modele în date și să utilizeze acele modele pentru a face predicții despre date noi. Acest proces este similar cu modul în care oamenii învață lucruri noi: observăm anumite fenomene, recunoaștem asemănările dintre ele, apoi tragem concluzii pe baza acestor observații.

Metodele tradiționale de analiză video tind să nu fie foarte precise la identificarea obiectelor sau evenimentelor în timp real, deoarece se bazează în mare măsură pe procesele manuale (adică, un analist etichetează fiecare obiect). Acest lucru face dificil pentru companiile care doresc ca instrumentele lor de analiză să fie suficient de rapide pentru utilizare imediată; dacă nu există cineva disponibil 24 de ore din 24, 7 zile din 7, care poate eticheta manual fiecare bucată de filmare înregistrată de camerele instalate în facilități din întreaga lume (sau chiar într-o singură locație), atunci veți avea probleme în a obține orice informații utile din dvs. filmare!

Învățăminte din implementările de succes ale analizei video de deep learning

Analiza video de învățare profundă este o tehnologie transformatoare care poate fi folosită pentru a îmbunătăți strategia de afaceri, experiența clienților, dezvoltarea produselor și marketingul.

Următoarele sunt doar câteva dintre învățăturile cheie din implementările de succes:

• Învățarea profundă a fost aplicată cu succes în diverse industrii, inclusiv retail, producție și asistență medicală.
• Modelele de învățare profundă pot fi antrenate folosind videoclipuri nestructurate, cum ar fi demonstrații de produse sau conținut generat de utilizatori (UGC). Acest lucru permite organizațiilor să utilizeze datele disponibile intern și extern, fără a fi nevoite să investească masiv în eforturile de formare de generare a datelor.
• UGC oferă informații valoroase asupra modului în care clienții interacționează cu produsele sau serviciile la nivel individual, ceea ce metodele tradiționale de colectare a feedback-ului nu pot face în mod eficient, deoarece necesită prea mult efort per respondent și ar putea să nu fie reprezentative pentru experiențele tuturor clienților din cauza părtinirilor introduse în timpul procesul de sondaj (de exemplu, cumpărătorii ar putea fi mai probabil decât cei care nu sunt cumpărători).

Tehnologii care au apărut în analiza video de deep learning

Tehnologiile care au apărut în analiza video de deep learning includ rețelele neuronale, deep learning, rețelele neuronale convoluționale, rețelele neuronale recurente și memoria pe termen lung. Rețelele neuronale recurente adaptive sunt, de asemenea, folosite pentru a procesa date secvențiale, cum ar fi textul sau vorbirea. Algoritmii de învățare cu întărire profundă sunt utilizați pentru aplicațiile de conducere autonomă prin antrenarea unui agent pentru a atinge un obiectiv prin încercare și eroare într-un mediu în care nu există niciun semnal de recompensă. Un exemplu popular al acestei tehnici este AlphaGo, care a învățat să joace Go jucând împotriva lui de milioane de ori înainte de a învinge jucătorii profesioniști la propriul lor joc.

Rețelele adverse generative profunde (GAN) utilizează două rețele neuronale concurente: una generează imagini false pe baza eșantioanelor de intrare (generatorul), în timp ce alta discriminează imaginile reale și cele false (discriminator). Lucrând împreună, aceste două sisteme de inteligență artificială generează imagini realiste care păcălesc chiar și oamenii făcându-le să creadă că sunt reali!

Predicții pentru progresele în analiza video de deep learning și impactul lor potențial asupra strategiei de afaceri.

Pe măsură ce AI avansează, este probabil ca analiza video de învățare profundă să fie utilizată pentru mai mult decât doar revizuirea videoclipurilor. Poate fi folosit și pentru a îmbunătăți strategia de afaceri și experiența clienților.

De exemplu, inteligența artificială ar putea ajuta companiile să stabilească care sunt produsele de care clienții lor sunt cel mai interesați și ce fel de mesaje sunt cele mai eficiente pentru a transforma clienții potențiali în oportunități de vânzare. Acest lucru le-ar permite să-și optimizeze campaniile de marketing prin țintirea publicului potrivit cu mesajul potrivit la momentul potrivit și să economisească bani prin faptul că nu cheltuiesc bani pe reclame care nu au o conversie bună sau care sunt ignorate cu totul (vezi Figura 1).

Învățarea profundă este o tehnologie transformatoare care poate fi folosită pentru a îmbunătăți strategia de afaceri

Învățarea profundă este un subset al inteligenței artificiale (AI) și este folosită în multe aplicații, inclusiv viziunea computerizată, recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural. Funcționează prin introducerea datelor într-o rețea neuronală mare care imită modul în care neuronii se conectează în creier. Cu cât introduceți mai multe date în rețeaua neuronală și cu atât sistemul dvs. este mai sofisticat, cu atât devine mai inteligent în a face predicții despre noile intrări bazate pe experiențele anterioare.

Potențialul învățării profunde pentru a transforma strategia de afaceri este uriaș: companiile pot folosi această tehnologie pentru a îmbunătăți totul, de la campanii de marketing până la procesele de management al lanțului de aprovizionare, analizând cantități mari de date despre clienți mai rapid decât oricând posibil doar cu metodele tradiționale.

Concluzie

Cu analiza video de deep learning, acum putem înțelege mai bine cum gândesc și acționează oamenii. Această tehnologie va continua să evolueze, permițându-ne să obținem perspective mai profunde asupra comportamentului uman, precum și să prezicem ce se va întâmpla în continuare. Posibilitățile pentru strategia de afaceri sunt nesfârșite, de la un serviciu mai bun pentru clienți și implicarea angajaților, până la îmbunătățirea proceselor și luarea deciziilor privind achizițiile mari, cum ar fi investiții de capital sau fuziuni/achiziții.