Transformative Insights: видеоанализ глубокого обучения в бизнес-стратегии

Введение

Мир бизнес-стратегий быстро меняется, и вместе с ним меняется использование видеоаналитики. Традиционных подходов к видеоаналитике больше недостаточно для понимания поведения и намерений потребителей, сотрудников или других заинтересованных сторон в экосистеме организации. В этой статье я расскажу, как можно использовать глубокое обучение для получения новой информации об этих важных взаимодействиях и о том, как они влияют на общую стратегию вашей компании.

Появление видеоанализа глубокого обучения

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения и тип нейронной сети. Это позволяет компьютерам учиться на данных, делать выводы и выполнять сложные задачи, которые в противном случае потребовали бы человеческого интеллекта. Глубокое обучение можно применять для анализа видео, изображений и текста. Эта технология потенциально способна трансформировать отрасли, позволяя компьютерам распознавать закономерности быстрее, чем люди, а затем действовать на основе этих идей в режиме реального времени.

Data Science UA, находящаяся в авангарде этой технологической волны, использовала возможности глубокого обучения для извлечения ценной информации из огромных наборов видеоданных. Эта методология выходит за рамки традиционной видеоаналитики, позволяя выявлять тонкие нюансы и сложные детали, которые могут ускользнуть от человеческого глаза. Используя глубокие нейронные сети, Data Science UA способна повысить точность и эффективность видеоанализа, предоставляя предприятиям и исследователям мощный инструмент для принятия решений и открытий.

Глубокое обучение отличается от традиционных методов анализа видео.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, метод построения систем искусственного интеллекта. Системы глубокого обучения обучены выявлять закономерности в данных и использовать эти закономерности для прогнозирования новых данных. Этот процесс похож на то, как люди изучают новые вещи: мы наблюдаем определенные явления, признаем сходство между ними, а затем делаем выводы на основе этих наблюдений.

Традиционные методы видеоаналитики, как правило, не очень точны при идентификации объектов или событий в реальном времени, поскольку они в значительной степени полагаются на ручные процессы (т. е. аналитик маркирует каждый объект). Это затрудняет работу компаний, которые хотят, чтобы их аналитические инструменты были достаточно быстрыми для немедленного использования; Если нет человека, доступного круглосуточно и без выходных, который мог бы вручную пометить каждый фрагмент материала, записанный камерами, установленными на объектах по всему миру (или даже в одном месте), то у вас возникнут проблемы с получением какой-либо полезной информации из вашего отснятый материал!

Уроки успешного внедрения анализа видео глубокого обучения

Анализ видео с глубоким обучением — это преобразующая технология, которую можно использовать для улучшения бизнес-стратегии, качества обслуживания клиентов, разработки продуктов и маркетинга.

Ниже приведены лишь некоторые из ключевых выводов, полученных в результате успешных внедрений:

• Глубокое обучение успешно применяется в различных отраслях, включая розничную торговлю, производство и здравоохранение.
• Модели глубокого обучения можно обучать с использованием неструктурированных видео, таких как демонстрации продуктов или пользовательский контент (UGC). Это позволяет организациям использовать данные, доступные внутри и снаружи, без необходимости вкладывать значительные средства в усилия по созданию обучающих данных.
• Пользовательский контент дает ценную информацию о том, как клиенты взаимодействуют с продуктами или услугами на индивидуальном уровне, чего традиционные методы сбора обратной связи не могут обеспечить эффективно, поскольку требуют слишком много усилий от каждого респондента и могут не отражать впечатления всех клиентов из-за предвзятости, возникшей во время опроса. процесс опроса (например, покупатели могут оказаться более вероятными, чем не покупатели).

Технологии, появившиеся в анализе видео глубокого обучения

Технологии, появившиеся в анализе видео с глубоким обучением, включают нейронные сети, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и долговременную краткосрочную память. Адаптивные рекуррентные нейронные сети также используются для обработки последовательных данных, таких как текст или речь. Алгоритмы глубокого обучения с подкреплением используются в приложениях автономного вождения, обучая агента достижению цели методом проб и ошибок в среде, где нет сигнала вознаграждения. Популярным примером этой техники является AlphaGo, которая научилась играть в го, играя против себя миллионы раз, прежде чем победить профессиональных игроков в их собственной игре.

Глубокие генеративно-состязательные сети (GAN) используют две конкурирующие нейронные сети: одна генерирует поддельные изображения на основе входных образцов (генератор), а другая различает настоящие и поддельные изображения (дискриминатор). Работая вместе, эти две системы искусственного интеллекта создают реалистичные изображения, которые обманывают даже людей, заставляя их думать, что они настоящие!

Прогнозы относительно достижений в области анализа видео с глубоким обучением и их потенциального влияния на бизнес-стратегию.

По мере развития ИИ вполне вероятно, что анализ видео с глубоким обучением будет использоваться не только для просмотра видео. Его также можно использовать для улучшения бизнес-стратегии и качества обслуживания клиентов.

Например, ИИ может помочь компаниям определить, какие продукты больше всего интересуют их клиентов и какой тип сообщений наиболее эффективен для конвертации потенциальных клиентов в возможности продаж. Это позволит им оптимизировать свои маркетинговые кампании, ориентируясь на нужную аудиторию с правильным сообщением в нужное время, и сэкономить деньги, не тратя деньги на рекламу, которая плохо конвертируется или вообще игнорируется (см. Рисунок 1).

Глубокое обучение — это преобразующая технология, которую можно использовать для улучшения бизнес-стратегии.

Глубокое обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которое используется во многих приложениях, включая компьютерное зрение, распознавание речи и обработку естественного языка. Он работает путем подачи данных в большую нейронную сеть, которая имитирует способ соединения нейронов в мозге. Чем больше данных вы вводите в нейронную сеть и чем сложнее ваша система, тем умнее она становится в прогнозировании новых входных данных на основе прошлого опыта.

Потенциал глубокого обучения для преобразования бизнес-стратегии огромен: компании могут использовать эту технологию для улучшения всего: от маркетинговых кампаний до процессов управления цепочками поставок, анализируя огромные объемы данных о клиентах быстрее, чем когда-либо прежде, с помощью только традиционных методов.

Заключение

Благодаря видеоанализу глубокого обучения мы теперь можем лучше понимать, как люди думают и действуют. Эта технология будет продолжать развиваться, позволяя нам глубже понять поведение человека, а также предсказать, что произойдет дальше. Возможности для бизнес-стратегии безграничны: от улучшения обслуживания клиентов и вовлечения сотрудников до улучшения процессов и принятия решений о крупных покупках, таких как капитальные вложения или слияния/поглощения.