Markt-Trends von Tiefes Lernen Industrie
Der zunehmende Einsatz von Deep Learning im Einzelhandel treibt den Markt voran
- In der Einzelhandelsbranche kam es in jüngster Zeit zu drastischen Veränderungen in der Geschäftsbasis, wobei sich viele namhafte Marken dafür entschieden haben, die Anzahl der Vor-Ort-Angebote zugunsten von Online-Diensten zu reduzieren. Damit Einzelhändler lebensfähig bleiben, müssen sie die Erwartungen der Kunden erfüllen und entsprechend handeln, sonst riskieren sie, die Loyalität zu verlieren. Auch für Einzelhändler wird es immer wichtiger, aufkommende Technologien einzusetzen, um dies zu verwirklichen. Deep Learning ermöglicht es Einzelhändlern, das Kundenerlebnis zu automatisieren und Prozesse auf bisher unbekannte Weise zu optimieren. Regalanalysen in Online-Szenarien können beispielsweise mit nützlichen Warenempfehlungen und einer schnellen Klassifizierung helfen, sodass Kunden schneller und mit mehr Unterstützung die richtigen Entscheidungen treffen können.
- Online-Händler wie Walmart beginnen damit, KI zu nutzen, um Produktempfehlungen von Kunden einzuholen, nutzen aber gerade noch das volle Potenzial der Technologie aus. Durch den Einsatz von Deep Learning können Einzelhändler die Leistungsfähigkeit der KI wirklich nutzen, um die Benutzererfahrung zu optimieren und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren. Online-Händler können beispielsweise Deep Learning nutzen, um visuelle Daten automatisch zu taggen und so viele Facetten des Benutzererlebnisses zu verbessern. Mithilfe von KI können sie die Suche verfeinern und bei Suchanfragen bessere Ergebnisse liefern oder die Qualität von Produktbildern, insbesondere von Produktfotos mit geringer Qualität, durch Farbverbesserung verbessern. In Zukunft können Einzelhändler mithilfe der Deep-Learning-Technologie schnell Daten sammeln und Informationen automatisch analysieren.
- Eine Studie von Snowflake Computing Harvard Business Review weist darauf hin, dass Einzelhändler, die sich für datengesteuerte Entscheidungen entscheiden, länger überleben. Zweifellos wird der Einzelhandel zunehmend extrem datenorientiert. Laut derselben Studie halten 89 % der Einzelhändler es für ein wichtiges Ziel, bessere Einblicke in die Erwartungen der Kunden zu gewinnen. Die Modelle, die Deep Learning im Einzelhandel verwendet, sind ausgereift und fortschrittlich genug, um die Herausforderungen zu bewältigen, an denen Modelle des maschinellen Lernens scheitern. Beispielsweise ist Deep Learning in Einzelhandelsanwendungsmodellen intelligent genug, um zu verstehen, dass die Veröffentlichung von Smartphones mit größeren Bildschirmen die Tablet-Verkäufe schmälern kann. Bei fehlenden Daten könnte Deep Learning im Einzelhandel anhand von Mustern lernen, ob ein Artikel nicht verkauft wird oder nicht vorrätig ist.
- Heutzutage sind Nachfrageprognosen und Kundeninformationen nur zwei Beispiele für unterschiedliche interne Aktivitäten, die Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen mithilfe intelligenter Automatisierung ausführen. Führungskräfte beabsichtigen jedoch, im Laufe der nächsten drei Jahre intelligente Automatisierung und Deep Learning in komplexere Abläufe zu integrieren. Diese Verfahren erfordern größere Datensätze, externe Zusammenarbeit und zusätzliche Systemverbindungen. Es wird erwartet, dass die geschätzte Durchdringung in allen Organisationsbereichen, die sich über die Wertschöpfungskette erstrecken, in diesem Zeitraum auf über 70 % ansteigt.
- Beispielsweise hat der Sportschuh-, Bekleidungs- und Ausrüstungshersteller Nike Inc. ein System entwickelt, das es Verbrauchern ermöglicht, ihre eigenen Schuhe zu entwerfen und sie zu tragen, nachdem sie das Geschäft verlassen – mithilfe des automatisierten Fresh-Systems. Kunden, die an der Nike Maker Experience teilnehmen, ziehen ein Paar schmucklose Nike Presto X-Sneaker an und passen sie per Sprachbefehl an. Die Technologie zeigt dem Käufer die erstellten Schuhe mithilfe von Augmented Reality, Objektverfolgung und Projektionssystemen.
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Nordamerika wird voraussichtlich den größten Anteil halten
- Aufgrund des anhaltenden Anstiegs des erheblichen Datenvolumens und der erwarteten steigenden Nachfrage nach der Integration von DL in verbraucherorientierte Lösungen von Unternehmen wird erwartet, dass Nordamerika einen erheblichen Anteil am globalen Deep-Learning-Markt haben wird. Die wachsende Bedeutung der Vorhersage der wichtigsten Trends und Erkenntnisse im Zusammenhang mit Kundenverhalten und -abläufen war für bedeutende Unternehmen ein entscheidender Treiber für den Einsatz von KI und Big Data, um den Wert zu steigern und ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Netflix hat beispielsweise eine Plattform für maschinelles Lernen entwickelt, die auf JVM-Sprachen wie Scala basiert. Die Plattform hilft dabei, vorgefasste Meinungen der Zuschauer zu durchbrechen und Sendungen zu finden, die sie ursprünglich vielleicht nicht ausgewählt hätten.
- Um die Effektivität ihrer Einsätze zu steigern, die Kapazitäten ihrer Belegschaft zu erweitern, Verschwendung, Betrug und Missbrauch zu verhindern und die betriebliche Effizienz zu steigern, setzen Behörden in den USA mittlerweile stark auf künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechnologien. Die Weiterentwicklung der KI-Technologie, eine steigende Zahl von KI-Anwendungsfällen und -Anwendungen sowie die Ausweitung kommerzieller Lösungen haben alle dazu beigetragen, den Einsatz von KI außerhalb der FE-Aktivitäten bei spezialisierten Organisationen wie der NASA und dem Energieministerium auszuweiten.
- Das US-Verkehrsministerium hat eine neue Sicherheitsverordnung erlassen, um tote Zonen hinter Fahrzeugen zu beseitigen und die Sicht auf Personen hinter Fahrzeugen zu ermöglichen. Nach Angaben der National Highway Traffic Safety Administration kommt es bei Rückwärtsunfällen aller Fahrzeuge zu rund 292 Todesopfern und 18.000 Verletzten. Es wird erwartet, dass solche Vorschriften die Einführung von ADAS fördern und damit Chancen für den Deep-Learning-Markt der Region bieten. Darüber hinaus verzeichnet die Region auch einen Anstieg der Investitionen von Automobilherstellern in die Entwicklung fortschrittlicher Lösungen, was das Wachstum des Marktes vorantreibt.
- Darüber hinaus bauen Unternehmen in den USA ihre Forschung und Entwicklung kontinuierlich aus, um neue Produkte zu entwickeln. Beispielsweise kündigte Google LLC im Dezember 2022 die Einführung eines neuen Tools an, um Nutzern die Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz in Google Sheets zu ermöglichen. Das Tool mit dem Namen Simple ML ist in der Betaversion verfügbar. Es wird als Add-on zu Google Sheets bereitgestellt, das Nutzer kostenlos herunterladen können.
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