Dönüştürücü İçgörüler: İş Stratejisinde Derin Öğrenme Video Analizi

giriiş

İş stratejisi dünyası hızla değişiyor ve video analitiğinin kullanımı da onunla birlikte değişiyor. Video analitiğine yönelik geleneksel yaklaşımlar artık tüketicilerin, çalışanların veya bir kuruluşun ekosistemindeki diğer paydaşların davranışlarını ve niyetlerini anlamak için yeterli değil. Bu makalede, bu önemli etkileşimlere ilişkin yeni bilgiler elde etmek için derin öğrenmenin nasıl kullanılabileceğini ve bunların şirketinizin genel stratejisini nasıl etkilediğini keşfedeceğim.

Derin öğrenme video analizinin ortaya çıkışı

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesi ve bir tür sinir ağıdır. Bilgisayarların verilerden öğrenmesine, çıkarım yapmasına ve normalde insan zekası gerektirecek karmaşık görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Video, resim ve metni analiz etmek için derin öğrenme uygulanabilir. Bu teknoloji, bilgisayarların kalıpları insanlardan daha hızlı tanımasını ve bu içgörülere göre gerçek zamanlı olarak harekete geçmesini sağlayarak endüstrileri dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Bu teknolojik dalganın ön saflarında yer alan Veri Bilimi UA, geniş video veri kümelerinden değerli bilgiler çıkarmak için derin öğrenmenin gücünden yararlandı. Bu metodoloji, geleneksel video analitiğinin ötesine geçerek insan gözünden kaçabilecek ince nüansların ve karmaşık ayrıntıların tanımlanmasına olanak tanır. Data Science UA, derin sinir ağlarından yararlanarak video analizinin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir, işletmelere ve araştırmacılara karar verme ve keşif için güçlü bir araç sağlayabilir.

Derin öğrenme kendisini geleneksel video analiz yöntemlerinden farklı kılıyor

Derin öğrenme, yapay zeka sistemleri oluşturmaya yönelik bir yöntem olan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme sistemleri, verilerdeki kalıpları tanımlamak ve bu kalıpları yeni veriler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanmak üzere eğitilir. Bu süreç, insanların yeni şeyler öğrenme şekline benzer: Belirli olayları gözlemleriz, aralarındaki benzerlikleri fark ederiz ve ardından bu gözlemlere dayanarak sonuçlara varırız.

Geleneksel video analizi yöntemleri, nesneleri veya olayları gerçek zamanlı olarak tanımlama konusunda çok doğru olma eğilimindedir çünkü bunlar büyük ölçüde manuel işlemlere (yani, her nesneyi etiketleyen bir analist) dayanır. Bu durum, analiz araçlarının anında kullanım için yeterince hızlı olmasını isteyen şirketlerin işini zorlaştırıyor; Dünyanın dört bir yanındaki tesislerde (hatta tek bir yerde) kurulu kameralar tarafından kaydedilen her görüntüyü 7/24 manuel olarak etiketleyebilecek biri yoksa, o zaman yararlı bilgileri dışarı çıkarmakta zorluk çekersiniz. kamera görüntüsü!

Derin öğrenme video analizinin başarılı uygulamalarından edinilen dersler

Derin öğrenme video analizi, iş stratejisini, müşteri deneyimini, ürün geliştirmeyi ve pazarlamayı geliştirmek için kullanılabilecek dönüştürücü bir teknolojidir.

Başarılı uygulamalardan edinilen temel bilgilerden sadece bazıları şunlardır:

• Derin öğrenme perakende, imalat ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde başarıyla uygulanmıştır.
• Derin öğrenme modelleri, ürün demoları veya kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (UGC) gibi yapılandırılmamış videolar kullanılarak eğitilebilir. Bu, kuruluşların, eğitim verisi oluşturma çabalarına yoğun yatırım yapmak zorunda kalmadan, dahili ve harici olarak mevcut verilerden yararlanmasına olanak tanır.
• UGC, müşterilerin ürün veya hizmetlerle bireysel düzeyde nasıl etkileşim kurduğuna dair değerli bilgiler sağlar; bu, geleneksel geri bildirim toplama yöntemlerinin etkili bir şekilde yapamadığı bir şeydir, çünkü bunlar katılımcı başına çok fazla çaba gerektirir ve anket sırasında ortaya çıkan önyargılar nedeniyle tüm müşteri deneyimlerini temsil etmeyebilir. anket süreci (örneğin, alışveriş yapanların alışveriş yapma olasılıkları alışveriş yapmayanlara göre daha yüksek olabilir).

Derin öğrenme video analizinde ortaya çıkan teknolojiler

Derin öğrenme video analizinde ortaya çıkan teknolojiler arasında sinir ağları, derin öğrenme, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve uzun kısa süreli hafıza yer almaktadır. Uyarlanabilir tekrarlayan sinir ağları aynı zamanda metin veya konuşma gibi sıralı verileri işlemek için de kullanılır. Derin takviyeli öğrenme algoritmaları, bir aracıyı ödül sinyalinin olmadığı bir ortamda deneme yanılma yoluyla bir hedefe ulaşması için eğiterek otonom sürüş uygulamaları için kullanılır. Bu tekniğin popüler bir örneği, profesyonel oyuncuları kendi oyunlarında yenmeden önce Go oynamayı milyonlarca kez kendisine karşı oynayarak öğrenen AlphaGo'dur.

Derin üretken rakip ağlar (GAN'lar) iki rakip sinir ağı kullanır: biri girdi örneklerine dayalı olarak sahte görüntüler üretir (jeneratör), diğeri ise gerçek ve sahte görüntüler arasında ayrım yapar (ayırıcı). Bu iki yapay zeka sistemi birlikte çalışarak, insanları bile bunların gerçek olduğuna inandıracak kadar gerçekçi resimler üretiyor!

Derin öğrenme video analizindeki ilerlemelere ilişkin tahminler ve bunların iş stratejisi üzerindeki potansiyel etkileri.

Yapay zeka ilerledikçe, derin öğrenme video analizinin yalnızca videoları incelemekten daha fazlası için kullanılması muhtemeldir. Ayrıca iş stratejisini ve müşteri deneyimini geliştirmek için de kullanılabilir.

Örneğin yapay zeka, şirketlerin müşterilerinin en çok hangi ürünlerle ilgilendiğini ve potansiyel müşterileri satış fırsatlarına dönüştürmede ne tür mesajların en etkili olduğunu belirlemesine yardımcı olabilir. Bu, doğru kitleyi, doğru mesajla, doğru zamanda hedefleyerek pazarlama kampanyalarını optimize etmelerine ve iyi dönüşüm sağlamayan veya tamamen göz ardı edilen reklamlara para harcamayarak paradan tasarruf etmelerine olanak tanır (bkz. Şekil 1).

Derin öğrenme, iş stratejisini geliştirmek için kullanılabilecek dönüştürücü bir teknolojidir

Derin öğrenme, yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir ve bilgisayarlı görme, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi birçok uygulamada kullanılır. Beyindeki nöronların bağlantı şeklini taklit eden geniş bir sinir ağına veri besleyerek çalışır. Sinir ağına ne kadar çok veri beslerseniz ve sisteminiz ne kadar karmaşık olursa, geçmiş deneyimlere dayanarak yeni girdiler hakkında tahminlerde bulunma konusunda o kadar akıllı olur.

Derin öğrenmenin iş stratejisini dönüştürme potansiyeli çok büyüktür: İşletmeler, büyük miktarda müşteri verisini yalnızca geleneksel yöntemlerle her zamankinden daha hızlı analiz ederek pazarlama kampanyalarından tedarik zinciri yönetimi süreçlerine kadar her şeyi iyileştirmek için bu teknolojiyi kullanabilirler.

Çözüm

Derin öğrenme video analizi ile insanların nasıl düşündüğünü ve nasıl davrandığını artık daha iyi anlayabiliyoruz. Bu teknoloji gelişmeye devam edecek ve insan davranışına dair daha derin içgörüler kazanmamıza ve bundan sonra ne olacağını tahmin etmemize olanak tanıyacak. İş stratejisine yönelik olanaklar, daha iyi müşteri hizmetleri ve çalışan katılımından, süreçlerin iyileştirilmesine ve sermaye yatırımları veya birleşme/satın almalar gibi büyük satın almalar konusunda kararlar alınmasına kadar sonsuzdur.