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[導(dǎo)讀]我們有一些客戶希望將 AI 應(yīng)用于數(shù)字廣告。想象一下你自己走過一個(gè)電子廣告牌,而不是廣告商按路過的人數(shù)付費(fèi),如果那個(gè)電子標(biāo)志能夠檢測(cè)到眼神接觸,如果你真的看過并注意到那個(gè)數(shù)字標(biāo)志,然后將其注冊(cè)為收入移動(dòng)活動(dòng),你要收費(fèi)的東西,因?yàn)楝F(xiàn)在不是有人只是走過電子廣告牌,你實(shí)際上知道他們看過并注意到了廣告,這是一個(gè)應(yīng)用程序,當(dāng)然可能對(duì)那些在那個(gè)數(shù)字廣告業(yè)務(wù)中。

我們有一些客戶希望將 AI 應(yīng)用于數(shù)字廣告。想象一下你自己走過一個(gè)電子廣告牌,而不是廣告商按路過的人數(shù)付費(fèi),如果那個(gè)電子標(biāo)志能夠檢測(cè)到眼神接觸,如果你真的看過并注意到那個(gè)數(shù)字標(biāo)志,然后將其注冊(cè)為收入移動(dòng)活動(dòng),你要收費(fèi)的東西,因?yàn)楝F(xiàn)在不是有人只是走過電子廣告牌,你實(shí)際上知道他們看過并注意到了廣告,這是一個(gè)應(yīng)用程序,當(dāng)然可能對(duì)那些在那個(gè)數(shù)字廣告業(yè)務(wù)中。

在我看來(lái),這聽起來(lái)像是廣告商試圖盡量減少支出,但我明白為什么它對(duì)廣告商還是有價(jià)值的。

你還提到了一個(gè)我認(rèn)為實(shí)際上更奇怪,也許更酷的東西。人工智能會(huì)觀察路過的人,并根據(jù)他們的穿著方式、他們?nèi)绾伪3肿约?、他們是否帶著幾個(gè)孩子來(lái)評(píng)估他們可能感興趣的東西。

不僅提出建議,而且提出建議。所以這里是用例:你在商場(chǎng)里,對(duì)吧?你穿梭進(jìn)出商店,走進(jìn)一家大型百貨公司,有東西在看著你。它可以從該圖像中獲得一大堆東西。顯然,它可以通過查看徽標(biāo)得出您的尺寸、尺寸、體重、風(fēng)格,也許您喜歡穿什么品牌。正如你所提到的,你會(huì)看看你是否是父母并且你是否有孩子。然后當(dāng)你走過那家商店時(shí),廣告可以為你量身定做。你走過,它從你走進(jìn)商店的那一刻起就認(rèn)出了你,現(xiàn)在它開始推薦你可能喜歡的款式或出售的衣服,這些衣服符合你走進(jìn)商店時(shí)的穿著風(fēng)格。

我在網(wǎng)絡(luò)上的經(jīng)驗(yàn)是,如果我看到某樣?xùn)|西,廣告就會(huì)跟著我到處走。對(duì)于我的業(yè)務(wù),我可能會(huì)考慮使用白盒服務(wù)器。在接下來(lái)的三天里,我的 Facebook 訂閱源上只彈出服務(wù)器廣告,就好像我真的要為自己買一個(gè)一樣。但我可以看到將這種類型的活動(dòng)推向邏輯極端,你走進(jìn)一家商店,走進(jìn) Nordstroms,然后看看一雙鞋。然后當(dāng)你走進(jìn)梅西百貨并經(jīng)過鞋類部門時(shí),梅西百貨正在向您展示與您所看到的 Nordstroms 相似的東西。我可以想象會(huì)發(fā)生這種情況。

從技術(shù)上講,這是可能的。梅西百貨希望共享 Nordstrom 數(shù)據(jù)的商業(yè)方面,反之亦然。關(guān)于他們是否愿意這樣做,這是一個(gè)不同的問題。但從技術(shù)上講,你所描述的絕對(duì)是可能的。

同樣,可能是廣告商進(jìn)行調(diào)解,或廣告服務(wù)組織進(jìn)行調(diào)解。但是,是的。哇。我不知道我是否想要鞋子跟著我。但這只是我。

我們正在談?wù)撘恍?yīng)用程序。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)有哪些挑戰(zhàn)?我想有——對(duì)于人工智能,我想我不知道——它的硬件方面。很明顯,其中很多是軟件。那么我們可以談?wù)劥嬖谀男┨魬?zhàn)嗎?或者也許是挑戰(zhàn)的類別?我知道它會(huì)因應(yīng)用程序而異。

當(dāng)然了。所以首先,正如你所說(shuō),一些挑戰(zhàn)是直觀的,對(duì)吧?有很多數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)量在增加。例如,我們只是在談?wù)摽赡苷趻呙枞说囊曈X系統(tǒng)。因此,相機(jī)當(dāng)然是人工智能中使用的大型傳感器數(shù)據(jù)源之一。很多圖像識(shí)別,檢測(cè)都是用AI完成的。這些相機(jī)的分辨率越來(lái)越高。你知道,當(dāng)你從 1080p 遷移到 4K,現(xiàn)在是 8K 甚至更高時(shí),文件大小和數(shù)據(jù)量是巨大的。因此,這是挑戰(zhàn)之一:數(shù)據(jù)集越大,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越大。當(dāng)然,你也開始處理,如果你必須將數(shù)據(jù)從邊緣移動(dòng)到云端,或者以某種混合模式,其中一些數(shù)據(jù)是在邊緣使用人工智能處理的,而一些數(shù)據(jù)是在云中處理的,有很多數(shù)據(jù)需要移動(dòng)。它產(chǎn)生了我們之前談到的所有問題,例如延遲和網(wǎng)絡(luò)帶寬以及隱私問題。

因此,這顯然是問題之一,也是挑戰(zhàn)之一。此外,正如我所提到的,與此相關(guān)的是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大小,即圖本身,正變得越來(lái)越大。通常,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大小和準(zhǔn)確性之間存在權(quán)衡。因此,根據(jù)應(yīng)用程序,有一個(gè)理想的最佳點(diǎn),即相對(duì)于多少數(shù)據(jù)以及您愿意讓網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的深度,您需要多少準(zhǔn)確度——這會(huì)影響你正在處理的數(shù)據(jù)的大小——你愿意走多少層才能獲得最高的準(zhǔn)確性。因此,您必須進(jìn)行權(quán)衡以達(dá)到應(yīng)用程序級(jí)別,您首先甚至可以確定該權(quán)衡是否會(huì)讓您使用處于邊緣的硬件和軟件來(lái)完成它。


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