情节概要：在techemeer做我们的地理定位部分最有趣的部分之一是我们能够在一个给定的国家或城市采访那么多的人。最近我们做了一篇大文章人工智能在印度。我们得到了来自政府和更大的现有业务，以及在班加罗尔野牛的极少数人的采访乡亲。
分形分析就是其中之一。分形分析在许多空间中都有应用。其中之一，消费包装商品，是一个我们没有做太多报道的领域。我们的很多读者都在零售空间，但CPG有一些很奇怪的AI使用情况。
负责人本周,我们采访Prashant Joshi人工智能和机器学习分形分析,机器学习的不同的应用程序在中央人民政府部门:做化学测试或寻找新买家段内现有组消费者决定谁是购买公司和购买从竞争对手。
我们希望，对于那些在零售，这次采访不仅会介绍一些在CPG世界AI有趣的使用情况，但也提供了关于从什么一些较大的CPG公司都与分形分析做赢得市场份额的一些想法。
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客人:Prashant Joshi,人工智能和机器学习研究员兼负责人- - - - - -分形Anaytics
专业知识:机器学习，计算神经科学
介绍识别：乔希持有一种博士学位在计算神经科学和机器学习格拉茨理工大学。在此之前,乔希担任研究员，并在计算神经学家法兰克福高等研究院。他是R＆d和高级首席科学家数据的主管24/7。
采访中强调了
（03:21）如果AI使得在包装消费品区别吗？
PJ：我认为，在CPG有一堆的因素，使事情变得有趣作为一个行业。有一件事是CPG行业的不是精通技术或准备采用AI方面的成熟。有许多唾手可得的果实，可以使用人工智能和机器学习提供变换来工作。从CPG全球的角度来看，增长的可能性是惊人的使用机器学习。
我认为，我们在CPG中看到很多使用机器学习的关键领域是，例如，一种叫做shelf-share分析的东西。这个想法是为了计算出一个CPG公司的产品占零售商店货架的百分比。CPG公司与零售商之间有一定的一致性。我们的想法是弄清楚这些依从性是否得到了满足。传统的方法是，去商店，拍张照片，回来，用尺子测量。现在，通过深度学习和图像分析，我们已经能够开发出一个SKU，它不仅可以让您了解CPG公司的产品在货架上所占的百分比，还可以让您了解是否一切都符合标准。
该想到的其他有趣的事情是，最近的工作，我们做了另一CPG公司。当时的想法是，当人们从牙齿敏感性苦，只有3个5人接触到的医疗干预牙医。会发生什么事通常，当你去一个医疗干预，你给某品牌的牙膏。[这个品牌]是由我们的客户的竞争对手所拥有。我们想通了，是客户的竞争对手有谁是去看牙医了干预的人完全的市场份额。怎么样，我们想出一个办法，找出谁是2出5人谁拥有牙齿敏感性，但不报案？
这个想法是，“我可以用机器学习来找出人们谈论牙齿敏感性的非常规方式吗?”如果我能做到这一点，我就能围绕这一点开展营销活动。“所以我们的想法是，我们要(通过亚马逊的评论)找出顾客是否在用另一种方式谈论牙齿敏感问题。”我们发现，正在接受化疗的人患牙齿敏感症的几率要高得多……我们阅读了100g的亚马逊评论。在此基础上，我们可以找出这些涉及牙齿敏感性的非琐碎的边缘话题。最大的胜利是我们的客户能够推出新产品并占领这个市场。
当你弄明白这一点的时候，你会怎么做?
PJ：所有这些都可以让你创建非常有针对性的营销活动，使你的转化率上升。如果我能找到一个细分市场，这个细分市场有很高的接受新产品的倾向，我就会为这个细分市场创造一个吸引人的细分市场并为它做广告。在CGP领域有很多有趣的事情发生。很多CPG专业的学生都认为，社交媒体和产品评论可能是进行大规模市场调研的良好数据来源。
Essentially, if I look at the last 4 to 5 years of machine learning transformations in every industry, they’ve been (1) the realization that we are leaving a lot of data on the table that are unstructured in nature—text data, speech data, image or videos—and, fortunately, this is the time when we had algorithms that could handle the unstructured landscape. Having the realization that we have to work with this data, and at the same time having new algorithms that can consume and leverage the data has lead to a lot of disruption in the last 4 to 5 years.
(13:43)如何申请“书架空间共用”?
PJ：这对商店或CPG公司来说都不是一个双赢的局面。基本上，CPG公司会和零售商达成协议，他们需要x百分比的面积来覆盖他们的产品。零售商的目标不是销售CPG公司的产品，而是将其销售额最大化。那么接下来的问题是，“零售商在多大程度上满足了自我分享的合规性?”“在这种情况下，我们需要出去看看。差异是巨大的。现在，只要你上传一张图片，几秒钟之内，你就能统计出你的产品占据了货架的多少百分比，以及你的货架是否符合要求。
例如，假设您的产品必须垂直堆放，而零售商一直将其水平堆放——这是可以计算出来的。这是非常复杂的算法，使其工作。这是高度计算密集型的。开发这样一个SKU需要大量的投资和研究，但是ROI也是惊人的。
每当一个CPG公司推出新产品，让我们想象牙膏。首先，当你与创造的产品做，你必须通过一堆实验，通过它，你必须弄清楚产品的不同方面：什么是耐用性，多长时间将化学品保持活跃，会有怎样的包装不同温度下的响应。从本质上讲，有大约440实验有推出产品之前完成。每个实验的持续大约8至13周。这里的问题是很多时候它发生的时候你完成你的竞争对手推出的产品实验。
我们一开始的假设是，“我真的需要做所有这440个实验吗?“我的想法是，如果我可以用机器学习在99.99%的确定性范围内告诉你一个特定实验的结果，那么你就不需要做那个实验了。”我已经减少了做大规模实验的需要。我们看了所有的历史实验结果;然后，我们使用多种算法来预测新实验的结果。最大的成功是我们减少了440个实验中的12%;我们只知道公司不需要再做那些实验了。
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