コンピュータービジョンが小売業をどう変えるか
小売業におけるコンピューター ビジョンにより、コンピューターは重要なデータを見て分析し、そこから理解できるようになります。小売プロセスに適用すると、従来の小売の仕組みにパラダイムシフトを引き起こす可能性があります。
人工知能がコンピューターの思考を可能にするなら、コンピュータービジョンはコンピューターが見て、分析し、理解することを可能にします。人工知能のサブセットとして、コンピューター ビジョンを使用すると、コンピューターとシステムがデジタル化された画像、ビデオ、その他の視覚補助手段から意味のある情報を抽出できるようになります。
取得したデータに基づいて推奨事項を提供し、特定のアクションを実行します。その革新的なソリューションにより、世界のコンピュータ ビジョン市場は 2027 年までに 737 億米ドルに達すると予想されています。近年、コンピュータ ビジョンを業務に導入する計画を立てている小売企業が増えています。
2028 年までに、世界の小売業界における人工知能の市場規模は 311 億 8,000 万米ドルに達すると予想されます。消費者行動の分析から店内の健康状態の監視まで、小売業におけるコンピューター ビジョンは、小売業者の収益と顧客の全体的なショッピング エクスペリエンスの向上に役立ちます。
小売業におけるコンピューター ビジョンの利点
小売業におけるコンピューター ビジョンには、顧客の全体的なショッピング エクスペリエンスと小売業者の ROI を向上させ、この業界を変える可能性があります。 。
1. 小売業界におけるヒート マップ マッピング
ヒート マップは、さまざまな色を使用してさまざまな値を表すデータのグラフィック表現です。密度を視覚化するのに役立ちます。小売業界では、ヒート マップは、ユーザーが消費者の行動と店舗の機能を特定して理解するのに役立ちます。小売業におけるヒート マッピング テクノロジは、リアルタイム イメージングを提供して、アクティビティを監視し、各フロアまたはエリアの消費者のトラフィックに異なる色を割り当てるのに役立ちます。 Sephora、Samsonite、ATU Duty Free などの業界大手は、新しい販売戦略をテストし、レイアウトを実験し、店内での顧客の行動を理解するためにヒート マップを店舗に導入しました。
2. 仮想ミラー
仮想ミラーは、ガラスの背後に電子ディスプレイを表示する双方向ミラーです。これらの鏡のほとんどには、視覚パターンを監視および分析できるコンピューター ビジョンが装備されています。仮想ミラーは、コンピュータービジョンを備えたセンサー、カメラ、ディスプレイを使用して、現在のトレンドと収集されたデータに基づいてさまざまな服装の提案を顧客に提供します。
買い物客にいくつかの衣料品を見てバーチャルに試着するオプションを提供することで、時間を節約し、列に並ぶことを避け、全体的なショッピング体験を向上させることができます。コンピュータービジョンを搭載したカメラはユーザーの体型とサイズを捕捉し、これに基づいてファッショントレンドに基づいたさまざまなオプションを提供します。小売店に仮想ミラーを導入すると、販売スタッフの作業負荷が軽減され、ブランド エクスペリエンスも向上します。
3. 店内トラフィックの検出
顧客分析用のコンピューター ビジョン カメラとセンサーは、店内トラフィックとデータ パターンの検出と特定に役立ちます。これにより、店舗全体で購入者のルートを分離し、通過トラフィック率を把握することができます。これは、小売業者がどのプロモーションがユーザー エンゲージメントを促進しているのか、どのプロモーションがうまくいっていないのかを特定するのに役立ちます。
AI 小売分析には従業員と顧客のやり取りも含まれており、買い物客の購買行動の観察に限定されません。店内サービスのエンゲージメントをリアルタイムで可視化し、パーソナライズされたメッセージングやマーケティング キャンペーンの推進に役立ちます。
Samsung は、コンピューター ビジョンを使用して顧客の店内行動を定量化しています。複数の店内カメラと高度なコンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、交通量、人口統計、滞在時間のデータを収集し、店舗のパフォーマンスとパフォーマンスの予備測定を明確に理解できるようにします。
4. 紛失防止
コンピュータ ビジョンはコンピュータの目として知られているため、小売店での盗難による損失を防ぐために非常に重要です。コンピューター ビジョンの機械学習アルゴリズムは、顧客の行動を観察し、パターンを検出して識別し、これらの入力に基づいて必要な意思決定を行うのに役立ちます。これは、買い物客の不審なアクティビティを特定するのに役立ちます。
コンピュータ ビジョンの導入後、従業員が知り合いに無料または割引価格の製品を配るなどの問題が減少しました。このテクノロジーはチェックアウトエリア内のすべての商品を識別し、それを取引に結び付けることができるため、コンピュータービジョンは従業員による商品の盗難の試みを防ぐのに役立ちます。
5. 画像認識
コンピューター ビジョンを活用した画像認識テクノロジーは、小売企業や電子商取引企業で広く使用されています。これは消費者と小売業者の両方に利益をもたらします。画像認識でディープラーニングを使用することで、パーソナライズされた検索、顧客または買い物客のプロファイリング、偽造品検出、ファッショントレンド分析などの機能を提供することで小売業者を支援できます。
画像認識を通じて収集されたデータを使用して、小売業者は画像認識を実装し、効果的なマーケティング キャンペーンを設計し、投資収益率を向上させることができます。また、このテクノロジーにより、小売業者がスマートフォンやその他のデバイスを介してオンラインで価格を比較することを好む顧客からの売上を維持できるため、店内でのエクスペリエンスも向上します。
6. 在庫管理の強化
小売業界における在庫管理システムは、顧客のニーズに応え、商品を過剰に保管することなく供給することを目的としています。期限切れになったり、倉庫で無駄になったり、逆に在庫がなくなったりする可能性があります。
棚上の製品の入手可能性とは、棚上で適切な場所、時間、価格で顧客にその商品が見えることを指します。在庫状況の管理が不十分だと、顧客が特定の小売店を離れて別の小売店に行く可能性があるため、全員が損失を被ることになり、その結果、顧客ロイヤルティと売上が長期的に失われます。
コンピュータ ビジョンと機械学習を使用すると、いつでも在庫を確認して機会を監視し、付与することで、棚の在庫管理の誤りを抑制できます。コンピューター ビジョンは、倉庫や棚に置かれた携帯電話、ロボット、固定カメラから収集されたビデオや画像を通じて、リアルタイムのデータ収集を提供します。コンピューター ビジョンを活用したソフトウェアは、ラベルが間違っている商品の欠陥を検出し、在庫を追跡し、特定の製品のオフピークとピークの需要を予測し、サプライヤーに注文を提供するのに役立ちます。
以上がコンピュータービジョンが小売業をどう変えるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
