Pembelajaran mendalam: Wawancara dengan Gary Saarenvirta, CEO, Daisy Intelligence Corporation

Unduh untuk mendengarkan secara offline.

Bisnis “tenggelam dalam data tetapi kelaparan untuk wawasan”, seperti kata pepatah, dan masalah itu akan menjadi lebih buruk. Ketika masyarakat menjadi semakin terhubung, pemasar menghadapi gelombang interaksi digital yang meningkat. Di suatu tempat di dalam kumpulan data besar -besaran itu adalah jawaban atas pertanyaan yang bahkan belum dipikirkan oleh pemasar – namun sangat penting untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Relief sedang dalam bentuk dalam bentuk kecerdasan buatan. Kemampuan untuk melewatkan hak atas jawaban tanpa membentuk pertanyaan akan menjadi keselamatan pemasar, yang sampai sekarang harus bergantung pada aturan yang dibuat sendiri atau para ilmuwan data yang terlalu banyak bekerja. Dengan AI, beban analitik bergeser ke algoritma pembelajaran mesin yang akan membantu pemasar mencapai tanah yang dijanjikan hiper-personalisasi. Gelombang pertama solusi AI komersial telah membuat pendaratan. AI sedang digunakan hari ini untuk meningkatkan penargetan audiens untuk pembelian media terprogram; membuat konten dinamis dan rekomendasi produk; dan mendorong harga tingkat permintaan. Sebagian besar otomatisasi pemasaran utama dan vendor CRM telah mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam platform mereka (seperti Einstein Salesforce). Perusahaan juga memiliki opsi untuk melakukan outsourcing pekerjaan analitik ke penyedia platform perangkat lunak sebagai layanan yang akan membantu mereka mendapat manfaat dari teknologi segera.

Salah satu penyedia SaaS adalah Daisy Intelligence yang berbasis di Toronto yang didirikan oleh CEO Gary Saarenvirta. Perusahaan, yang berspesialisasi dalam solusi merchandising ritel dan deteksi penipuan asuransi, baru-baru ini dianugerahi hadiah tempat pertama pada kompetisi level AI pitch 2018 di bidang yang sulit dari 16 start-up. Platform “pembelajaran mendalam” yang dikembangkan oleh Daisy Intelligence dapat menelan sejumlah besar data transaksional tingkat SKU dan melalui algoritma belajar mandiri menentukan titik harga produk terbaik; Sesuaikan campuran promosi untuk meminimalkan kanibalisasi; Identifikasi lokasi dan tata letak toko yang optimal, dan banyak lagi, menyelamatkan pedagang dari kebutuhan untuk mencari tahu sendiri. Yang perlu dilakukan pengecer hanyalah menyerahkan sebanyak mungkin sejarah penjualan, dan membiarkan platform melakukan keajaibannya.

“Deep Learning” sangat mirip sihir karena tidak ada yang bisa mengatakan bagaimana itu tiba di jawaban yang muncul. Dikenal sebagai “jaringan saraf konvolusioner”, ide ini pertama kali dipahami oleh penyihir matematika komputer Toronto Geoffrey Hinton pada tahun 1986. Sejak saat itu kemajuan dalam komputasi GPU telah memungkinkan “pembelajaran mendalam” untuk mengambil posisi pole dalam ras AI, banyak kegembiraan – dan kadang -kadang takut – futuris yang membayangkan sebuah dunia di mana mesin lebih dari sekerun. Ingat peringatan Elon Musk yang mengerikan bahwa AI akan “memanggil iblis”?

Untuk saat ini, penginjil AI seperti Gary Saarenvirta membuktikan bahwa “pembelajaran mendalam” menawarkan keunggulan yang jelas dibandingkan pendekatan tradisional untuk penambangan dan analisis data, baik dalam kecepatan maupun presisi. Dan dia harus tahu: Gary menjalankan praktik analitik di Loyalty Consulting Group selama bertahun -tahun, dan begitu memimpin bidang praktik analitik dan pergudangan data IBM. Dia juga seorang ilmuwan roket terlatih, setelah memasuki tenaga kerja dengan gelar teknik kedirgantaraan. Tapi hari ini fokus Gary jauh lebih membumi dalam menjadikan AI alat yang sangat diperlukan untuk bisnis berbasis data. Dia menjelaskan mengapa dalam wawancara “pembelajaran mendalam” ini yang dimulai dengan asal -usul nama perusahaan.

The Post Deep Learning: Wawancara dengan Gary Saarenvirta, CEO, Daisy Intelligence Corporation muncul pertama kali pada pemikiran pertama pelanggan.