ข้อมูลเชิงลึกเชิงการเปลี่ยนแปลง: การวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึกในกลยุทธ์ทางธุรกิจ

การแนะนำ

โลกของกลยุทธ์ทางธุรกิจกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และการใช้การวิเคราะห์วิดีโอก็เปลี่ยนไปตามไปด้วย แนวทางการวิเคราะห์วิดีโอแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอสำหรับการทำความเข้าใจพฤติกรรมและความตั้งใจของผู้บริโภค พนักงาน หรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ ในระบบนิเวศขององค์กรอีกต่อไป ในบทความนี้ ผมจะสำรวจว่าการเรียนรู้เชิงลึกสามารถนำมาใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับการโต้ตอบที่สำคัญเหล่านี้ได้อย่างไร และผลกระทบที่มีต่อกลยุทธ์โดยรวมของบริษัทของคุณอย่างไร

การเกิดขึ้นของการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่ง ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล อนุมาน และทำงานที่ซับซ้อนซึ่งอาจต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์วิดีโอ รูปภาพ และข้อความได้ เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมโดยทำให้คอมพิวเตอร์จดจำรูปแบบได้เร็วกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ จากนั้นจึงดำเนินการกับข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นแบบเรียลไทม์

Data Science UA ซึ่งเป็นแนวหน้าของคลื่นเทคโนโลยีนี้ ได้ควบคุมพลังของการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลอันมีค่าจากชุดข้อมูลวิดีโอจำนวนมหาศาล วิธีการนี้ก้าวข้ามการวิเคราะห์วิดีโอแบบเดิมๆ ทำให้สามารถระบุความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ และรายละเอียดที่ซับซ้อนที่อาจหลุดรอดจากสายตามนุษย์ได้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก Data Science UA สามารถเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการวิเคราะห์วิดีโอ ทำให้ธุรกิจและนักวิจัยมีเครื่องมือที่มีศักยภาพสำหรับการตัดสินใจและการค้นพบ

การเรียนรู้เชิงลึกแตกต่างจากวิธีการวิเคราะห์วิดีโอแบบดั้งเดิม

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นวิธีการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการฝึกอบรมเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูล และใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ กระบวนการนี้คล้ายกับวิธีที่มนุษย์เรียนรู้สิ่งใหม่ๆ: เราสังเกตปรากฏการณ์บางอย่าง รับรู้ถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างปรากฏการณ์เหล่านั้น จากนั้นจึงสรุปตามการสังเกตเหล่านั้น

วิธีการวิเคราะห์วิดีโอแบบเดิมๆ มักจะไม่แม่นยำมากนักในการระบุออบเจ็กต์หรือเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ เนื่องจากวิธีเหล่านี้อาศัยกระบวนการที่ดำเนินการด้วยตนเองอย่างมาก (เช่น นักวิเคราะห์จะติดป้ายกำกับแต่ละออบเจ็กต์) ทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับบริษัทที่ต้องการให้เครื่องมือวิเคราะห์ของตนมีความเร็วเพียงพอสำหรับการใช้งานได้ทันที หากไม่มีเจ้าหน้าที่พร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันซึ่งสามารถติดป้ายกำกับฟุตเทจทุกชิ้นที่บันทึกด้วยกล้องที่ติดตั้งในโรงงานต่างๆ ทั่วโลกได้ด้วยตนเอง (หรือแม้แต่เพียงแห่งเดียว) คุณจะประสบปัญหาในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากระบบ ภาพ!

การเรียนรู้จากการนำการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึกไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ

การวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงที่สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงกลยุทธ์ทางธุรกิจ ประสบการณ์ของลูกค้า การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการตลาด

ต่อไปนี้เป็นเพียงการเรียนรู้ที่สำคัญบางส่วนจากการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ:

• การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย รวมถึงการค้าปลีก การผลิต และการดูแลสุขภาพ
• โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถฝึกได้โดยใช้วิดีโอที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การสาธิตผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (UGC) ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ทั้งภายในและภายนอกโดยไม่ต้องลงทุนจำนวนมากในการฝึกอบรมความพยายามในการสร้างข้อมูล
• UGC ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับวิธีการที่ลูกค้าโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์หรือบริการในระดับบุคคล ซึ่งวิธีการรวบรวมคำติชมแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิผล เนื่องจากต้องใช้ความพยายามมากเกินไปต่อผู้ตอบแบบสอบถาม และอาจไม่ได้เป็นตัวแทนของประสบการณ์ของลูกค้าทั้งหมดเนื่องจากอคติที่เกิดขึ้นในระหว่าง กระบวนการสำรวจ (เช่น ผู้ซื้ออาจมีแนวโน้มมากกว่าผู้ที่ไม่ใช่ผู้ซื้อ)

เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นในการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึก

เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นในการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึก ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม การเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วน โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ และหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำแบบปรับเปลี่ยนได้ยังใช้ในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ เช่น ข้อความหรือคำพูด อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึกใช้สำหรับแอปพลิเคชันการขับขี่อัตโนมัติโดยการฝึกอบรมตัวแทนให้บรรลุเป้าหมายผ่านการลองผิดลองถูกในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีสัญญาณรางวัล ตัวอย่างที่ได้รับความนิยมของเทคนิคนี้คือ AlphaGo ซึ่งเรียนรู้วิธีการเล่น Go โดยเล่นกับตัวเองนับล้านครั้งก่อนที่จะเอาชนะผู้เล่นมืออาชีพในเกมของตนเอง

เครือข่ายฝ่ายตรงข้ามเชิงลึก (GAN) ใช้เครือข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายที่แข่งขันกัน: เครือข่ายหนึ่งสร้างภาพปลอมตามตัวอย่างอินพุต (เครื่องกำเนิด) ในขณะที่อีกเครือข่ายหนึ่งแยกแยะระหว่างภาพจริงและภาพปลอม (ผู้แยกแยะ) ด้วยการทำงานร่วมกันของระบบปัญญาประดิษฐ์ทั้งสองนี้ทำให้เกิดภาพที่สมจริงจนหลอกแม้กระทั่งมนุษย์ให้คิดว่ามีจริง!

การคาดการณ์ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึกและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อกลยุทธ์ทางธุรกิจ

เมื่อ AI ก้าวหน้า มีแนวโน้มว่าการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึกจะถูกนำไปใช้มากกว่าแค่การตรวจสอบวิดีโอ นอกจากนี้ยังอาจใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางธุรกิจและประสบการณ์ของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ลูกค้าของตนสนใจมากที่สุด และข้อความประเภทใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการแปลงโอกาสในการขายให้เป็นโอกาสในการขาย สิ่งนี้จะช่วยให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดโดยกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่เหมาะสมด้วยข้อความที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม และประหยัดเงินโดยไม่เสียเงินกับโฆษณาที่แปลงได้ไม่ดีหรือถูกละเลยไปโดยสิ้นเชิง (ดูรูปที่ 1)

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางธุรกิจ

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และถูกนำไปใช้ในหลายแอปพลิเคชัน รวมถึงการมองเห็นคอมพิวเตอร์ การรู้จำเสียงพูด และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ มันทำงานโดยการป้อนข้อมูลเข้าไปในโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่เลียนแบบวิธีการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทในสมอง ยิ่งคุณป้อนข้อมูลเข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียมมากเท่าไร และระบบของคุณก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้น การคาดการณ์เกี่ยวกับอินพุตใหม่ตามประสบการณ์ในอดีตก็จะยิ่งชาญฉลาดมากขึ้นเท่านั้น

ศักยภาพในการเรียนรู้เชิงลึกในการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ทางธุรกิจนั้นมีมากมาย: ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อปรับปรุงทุกอย่างตั้งแต่แคมเปญการตลาดไปจนถึงกระบวนการจัดการห่วงโซ่อุปทาน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาลได้เร็วกว่าที่เคยทำได้ด้วยวิธีดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว

บทสรุป

ด้วยการวิเคราะห์วิดีโอการเรียนรู้เชิงลึก ตอนนี้เราสามารถเข้าใจวิธีที่ผู้คนคิดและกระทำได้ดีขึ้น เทคโนโลยีนี้จะพัฒนาต่อไป ช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมของมนุษย์อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น รวมถึงคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป ความเป็นไปได้สำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจไม่มีที่สิ้นสุดจากการบริการลูกค้าที่ดีขึ้นและการมีส่วนร่วมของพนักงาน ไปจนถึงการปรับปรุงกระบวนการและการตัดสินใจในการซื้อครั้งใหญ่ เช่น การลงทุนหรือการควบรวมกิจการ/การซื้อกิจการ