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ビデオ注釈を使用して小売 AI を強化する: ビデオにラベルを付けることで、小売業でのカスタマー エクスペリエンスを向上させる方法

人工知能 (AI) は小売業界で使用され、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、業務を合理化します。 製品の推奨から在庫管理、サプライ チェーン ロジスティクスまで、AI は小売業界でますます重要な役割を果たしています。 小売 AI システムのパフォーマンスを向上させる XNUMX つの方法は、ビデオ注釈を使用することです。 小売 AI システムを改善するために、いくつかのタイプのビデオ注釈を使用できます。

  • たとえば、感情分析では、動画データにラベルを付けて、顧客の感情的な状態 (幸福、悲しみ、不満など) を識別します。 これは、顧客の感情の傾向を特定し、ニーズに合わせてショッピング エクスペリエンスを調整するのに役立ちます。
  • ビデオ アノテーションは、潜在的な盗難や不正行為のビデオにラベルを付けることで、損失防止のために AI システムをトレーニングできます。これにより、AI はそのような行動を識別し、リアルタイムで店員に警告することを学習できます。
  • 人体の関節や骨にラベルを付ける骨格アノテーションは、小売店での顧客の動きや行動を追跡するために使用できます。
  • ポイント アノテーションは、ビデオ内の特定のポイントまたはオブジェクトのラベル付けを含む別のタイプのビデオ アノテーションです。 これは、AI システムをトレーニングして、棚にある製品など、ドットを使用して特定のアイテムを認識および追跡するのに役立ちます。

全体として、ビデオ アノテーションは、小売 AI システムの精度とパフォーマンスを向上させるための強力なツールです。 AI システムに大量のラベル付きデータを提供することで、企業はシステムをトレーニングして、顧客の行動をよりよく理解し、顧客のショッピング エクスペリエンスを向上させることができます。

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https://techshali.com/the-power-of-video-annotation-in-retail-how-labeling-videos-can-enhance-ai-systems-and-boost-business-performance/

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今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。