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"Cómo implementar la IA en los negocios" de Yosuke Okada, el aprendizaje profundo "genera ganancias"

"El aprendizaje profundo es una tecnología que ya se ha marchitado". Google profesa que el aprendizaje profundo no es nuevo. "Está fuera de discusión que las empresas en general se pregunten si introducirlo o no ahora. ¿Por qué no usarlo? Porque es una tecnología que está comenzando a morir (completamente utilizada)".

Convencionalmente, los datos no estructurados, como imágenes y sonidos, han sido difíciles de determinar automáticamente, pero el aprendizaje profundo ha hecho posible determinarlos automáticamente con alta precisión y está comenzando a utilizarse en el campo de los negocios.

En el ejemplo de una tienda minorista, el aprendizaje profundo analiza datos no estructurados, como "datos faciales", para mostrar no solo los atributos de los clientes, sino también en qué lugar de la tienda se encuentran y qué tipo de acción están tomando. .. A partir de eso, puede inferir la razón por la que no compró.

Si vincula la información sobre atributos y comportamientos de los conductores con "información de compra" en los datos de POS, la tendencia de que "una persona que ha realizado dicho comportamiento de conductores tiene un 65% de posibilidades de comprar dicho producto" se basará en datos. .. Analizándolo, se pueden planificar medidas concretas.

Se ha hecho posible comprender el comportamiento de los clientes en el negocio minorista y automatizar la inspección de productos defectuosos en fábricas que dependen de la inspección visual humana. Además, será posible verificar hipótesis basadas en datos y tomar decisiones más precisas, lo que generará ganancias.

La IA debe usarse para resolver el problema comercial que es el cuello de botella de la empresa. Luego, los datos no estructurados (imágenes, sonidos, etc.) recopilados por el aprendizaje profundo se convierten en un tesoro al introducir la IA.

Es posible verificar hipótesis basadas en datos de hechos y medidas de estudio / plan sin depender de la experiencia y la percepción.

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