AI已经触摸到零售和广告行业，这五大领域不容错过
2017-05-10 编辑：
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即将在6月召开于伦敦召开的“零售与广告深度学习峰会”（DEEP LEARNING IN RETAIL & ADVERTISING SUMMIT）上，知名人工智能组织RE?WORK将对人工智能对零售和广告行业产生影响的五大领域进行解读，机器人圈提前对大会的内容进行了梳理，这些AI技术会对行业产生哪些影响？一起来看看！
深入学习的最新进展使得科学研究和行业领域能够轻松应对计算机视觉和自然语言处理中的诸多挑战，这些在几年前还是遥不可及的。然而，这些挑战只不过是可能存在的挑战中的冰山一角罢了。
人力智能软件在财务、制造和零售等行业的快速普及只会越来越快。 Gartner预测，到2020年，85％的客户互动将会实现自动管理；而在2018年到来之前，跨渠道机器人就能够识别客户的声音和面孔。许多零售商已经部署了产品推荐软件，使计算机能够更好地预测和实时提供智能选择，确保客户愉快消费和进一步的销售。
很容易看出这种技术该如何发挥价值，因为客户被日益增长的在线市场所淹没，当引入这种推荐式人工智能时，便可以有效减少浏览产品的时间和精力。但是在不久的将来，AI在零售和广告方面的广泛影响不会仅仅局限于推荐这单一方面——事实上，它将会改变和改善行业的每一个角落。
在6月1-2日于伦敦举行的首届零售与广告深度学习峰会上（点击文字进入），我们将探讨AI是如何通过库存预测和库存水平优化，个性化购物体验的自然语言处理（NLP），分级效率的计算机视觉和欺诈检测的智能算法等，来彻底改变全球零售行业的。
通过汇聚重要影响力，分享最前沿的研究和现实零售应用，我们可以探索如何成功应用人工智能软件来增强和发展零售和广告行业。
我们在峰会上汇集了前五名不容错过的主题：
电子商务计算机视觉
时尚界是一个视觉世界，电子商务网站每天都会显示数百万张图片，为消费者提供最新趋势和产品。但是，根据许多详细属性自动对大量图像进行分类和搜索，这仍然是一个很大的挑战。
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在大会上，鲁汶大学博士后研究员Susana Zoghbi将分享诸如计算机视觉和在不完整和嘈杂的数据存在情况下自动识别图像和文本中的细粒度属性的模式识别等深度学习技术的专业知识。在这个新的AI时代，这个技术对于大型在线商店蓬勃发展具有越来越重要的作用。
下一代消费者分析
由于每个个体消费者的个人数据量都在不断增加，公司正在推出新一代的AI增强型个人数据分析，这是为了彻底改变零售分析。通过集成传感器和自动特征学习，现在可以收集您的生活活动和体验的详细信息，科学家正在利用这些进步来提高客户的生命周期价值（CLTV）。CLTV的准确性允许零售商更好地分配营销支出，识别和培育高价值客户，最大限度地减少对无利润客户的影响，并将价值归因于内容生产等间接营销。
我们将在6月1-2日和客户分析专家、ASOS高级数据科学家Ben Chamberlain，以及都柏林城市大学高级讲师Cathal Gurrin，进一步探索这个问题，进一步深入了解客户的“生活日志”和大数据，以及如何利用这些新技术更好地了解客户。
微时刻购物＆自然语言处理
通过允许即时访问品牌研究和在线价格比较等方式，应用程序和移动设备的低成本广泛可用性已经彻底改变了整个行业。在一个非常短的时间内，购买商品的常用方法已经完全解体，消费者的旅程被分解成数百个实时的知情决策片段，而这些片段已被广泛认知为“微时刻”。
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现在，了解这些微时刻对于零售商来说至关重要，而AI提供了新颖的解决方案，以便在快速发展的技术世界中保持领先地位。科尔百货公司大数据与机器学习高级产品经理Kumar Ujjwal将探索微时刻购物中的深度学习，详细了解零售商如何利用NLP帮助客户在购物体验中做出明智的决定。
智能库存管理
在Zalando，他们正在应用深度神经网络来确定在线零售，客户参与和推荐系统的解决方案。该公司将许多非常棒的用户体验归功于增加了机器学习，例如对消费者未来兴趣的精确预测，这是对消费者以前参与的活动的深入分析的结果。
Zalando研究实验室的研究科学家卡尔文·西沃德（Calvin Seward）将与我们分享如何使用人工智能管理仓库库存，以及神经网络以最少的技术开销运行GPU的交易建议和技巧。
人机交互与合作
虽然AI的历史里程碑经常与计算机匹配或在难度上超人类的认知任务相关联，但是人们很少关注与人类有更多合作关系的人工智能的发展。你可能听说过人机交互（HCI），其重点是人与电脑之间的接口和通信；人机合作（HMC）是下一步：融合人类创造力和常识的优势，随着对机器认知的强化，这可能难以在AI中进行编程。
尽管计算机视觉近期取得了大量进展，但并不总是适用于行业特定的图像识别需求，需要机器和人员之间的协作才能成功构建用于加强专门图像识别解决方案的数据集。Deepomatic联合创始人兼首席执行官Augustin Marty将和我们分享如何利用机器—人类合作技术来构建数据集，从而推动专门的图像识别解决方案。
来源：medium
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