Deepfake 기술이 마케팅에 어떤 영향을 미칠까요?

아직 사용 해보지 않으 셨다면 올해 가장 재미있게 즐겨 본 모바일 앱은 Reface 일 것입니다. 모바일 응용 프로그램을 사용하면 데이터베이스 내에서 다른 사진이나 비디오에있는 사람의 얼굴을 바꿀 수 있습니다. 왜 Deepfake라고 부르나요? Deepfake는 Deep Learning과 Fake라는 용어의 조합입니다. Deepfakes는 머신 러닝과 인공 지능을 활용하여 시각 및 오디오 콘텐츠를 조작하거나 생성합니다.

머신 러닝으로 B2B 고객을 아는 방법

B2C 기업은 고객 분석 이니셔티브의 선두 주자로 간주됩니다. 전자 상거래, 소셜 미디어 및 모바일 상거래와 같은 다양한 채널을 통해 이러한 비즈니스는 마케팅을 조각하고 우수한 고객 서비스를 제공 할 수 있습니다. 특히, 기계 학습 절차를 통한 광범위한 데이터와 고급 분석을 통해 B2C 전략가는 온라인 시스템을 통해 소비자 행동과 그들의 활동을 더 잘 인식 할 수있었습니다. 기계 학습은 또한 비즈니스 고객에 대한 통찰력을 얻을 수있는 새로운 기능을 제공합니다. 그러나 B2B 기업의 채택

Netra Visual Intelligence : 온라인에서 시각적으로 브랜드 모니터링

Netra는 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소에서 수행 한 AI / 딥 러닝 연구를 기반으로 이미지 인식 기술을 개발하는 스타트 업입니다. Netra의 소프트웨어는 이전에는 구조화되지 않은 이미지에 놀라운 선명도를 제공합니다. 400 밀리 초 이내에 Netra는 스캔 한 이미지에 브랜드 로고, 이미지 컨텍스트 및 사람의 얼굴 특성에 대한 태그를 지정할 수 있습니다. 소비자는 매일 3.5 억 장의 사진을 소셜 미디어에 공유합니다. 사회적으로 공유되는 이미지 내에는 소비자의 활동, 관심사,