গভীর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং - ব্যক্তিগত পছন্দ শেখা
অনলাইন সিস্টেমের সাথে ব্যক্তিগত মিথস্ক্রিয়া এখন সর্বব্যাপী। অনেক সংস্থাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে সমস্ত ব্যবহারকারী সন্তুষ্ট এবং প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য ব্যক্তিগত ব্যবহারকারী পছন্দগুলি বিবেচনা করে একটি নির্দিষ্ট পরিষেবা অফার ব্যবহার করতে উপভোগ করেন। কাস্টমার পার্সোনালাইজেশনের লক্ষ্য হল ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি অনুমান করা এবং সেই অনুযায়ী ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা মানিয়ে নেওয়া। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং কৌশলগুলির সংমিশ্রণ এই কাজের জন্য উপযুক্ত কারণ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক সরাসরি ব্যবহারকারীর কাছ থেকে শেখার সক্ষমতা প্রদান করে।
| মুভি A | মুভি B | মুভি C | ||
| ব্যক্তি A | 5 স্টার | 3 স্টার | 4 স্টার | |
| ব্যক্তি B | 3 স্টার | 5 স্টার | 2 স্টার | |
| ব্যক্তি C | 2 স্টার | 3 স্টার | 5 স্টার |
মূল নীতি হলো অন্যান্য ব্যবহারকারীদের অনুরূপ আগ্রহের ভিত্তিতে ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে আগে থেকেই ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি অনুমান করা। কোলাবোরেটিভ ফিল্টারিংয়ের জন্য মাল্টিলেয়ার পার্সেপট্রন ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে নেটওয়ার্ককে শেখানো এবং মানিয়ে নেওয়ার মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সময় আগে থেকেই ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি নির্ভুলভাবে অনুমান করা যায়। পর্যাপ্ত ডেটা পয়েন্ট দেওয়া হলে, সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি অনুমান করার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে নির্ভুল হয়ে ওঠে কারণ যাদের মধ্যে মিল রয়েছে তারা একটি ক্লাস্টারে পরিণত হওয়ার প্রবণতা রাখে।
সাংগঠনিক চ্যালেঞ্জের ওভারভিউ
সংস্থাগুলিকে এমন পরিষেবা প্রদান করতে প্রয়োজন যা বিস্তৃত-বৈচিত্র্যময় জনসংখ্যার কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য। একটি সিস্টেম যা প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে এবং সিম্যান্টিক্যালি প্রত্যেকের জন্য ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি বিবেচনা করে তা নির্ধারণ করা চ্যালেঞ্জিং। এটি বিশেষত এই কারণে আরও জটিল হয় যে ব্যক্তিগত পছন্দগুলি দিন-টু-দিন বা ব্যক্তির জীবনের পর্যায়ের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।
এই সমস্যার সমাধান করা অপরিহার্য কারণ একটি নির্দিষ্ট উপায়ে সামগ্রী প্রদর্শন নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীদের কাছে পছন্দনীয় হতে পারে যখন অন্যান্য ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে বিরক্তি সৃষ্টি করে, যা সরাসরি একটি পণ্য সম্ভবত অর্জন করতে পারে এমন ব্যবহারকারীর সর্বোচ্চ সীমা এবং একজন ব্যবহারকারী প্ল্যাটফর্মে যে পরিমাণ সময় ব্যয় করেন তা প্রভাবিত করে। সোশ্যাল মিডিয়া অ্যাপ TikTok YouTube এবং Instagram এর মতো প্রতিষ্ঠিত প্ল্যাটফর্মগুলিকে ব্যাহত করার মাধ্যমে বাস্তব-বিশ্বের প্রভাব দেখা গেছে। যদিও পরবর্তীতে উল্লিখিত প্ল্যাটফর্মগুলি সামগ্রী সুপারিশ করতে সোশ্যাল-মিডিয়া গ্রাফ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, TikTok সম্পূর্ণরূপে ব্যবহারকারী-প্রদত্ত তথ্য এবং সামগ্রী কিউরেট করতে কম্পিউটার ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং মেটা-ডেটা বিশ্লেষণের সংমিশ্রণের উপর নির্ভর করে। এটি এতটাই ভালভাবে কাজ করেছে যে প্ল্যাটফর্মে ব্যবহারকারী ধরে রাখা প্রতিযোগীদের ছাড়িয়ে গেছে।
কন্টেন্ট সংকলনের জন্য ঐতিহ্যবাহী মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা একটি সুপ্রতিষ্ঠিত ধারণা যা পরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ফ্রেমওয়ার্কগুলি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়ার সাথে সাথে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে বিবর্তিত ও অগ্রসর হয়েছিল। কন্টেন্ট সংকলনের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহারের একটি প্রাথমিক উদাহরণ ছিল Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), যেখানে Netflix বিজয়ীকে $1,000,000 USD পুরস্কার প্রদান করে মেশিন লার্নিং মডেল জমা দেওয়ার আহ্বান জানায়। পরে, এই ধারণার পুনরাবৃত্তিগুলি MovieLens ডেটাসেট (https://movielens.org/) এর সাথে বাস্তবায়িত হয়েছিল।
বর্তমান এবং ভবিষ্যতের প্ল্যাটফর্মগুলিকে এই ক্ষমতা প্রতিষ্ঠা করতে হবে যা ব্যবহারকারীদের পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে এবং আকর্ষণ করতে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে।
AI ইনপুট হিসাবে উপলব্ধ সাংগঠনিক ডেটা
AI পূর্বাভাসে ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ ডেটা উৎসগুলি নিম্নরূপ:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডিপ লার্নিং পদ্ধতির সমন্বয়ে কীভাবে গ্রাহক পার্সোনালাইজেশন প্রদান করা যায় তার একটি উচ্চ-স্তরের প্রক্রিয়া নিচে দেওয়া হলো:
- CRM সিস্টেম থেকে গ্রাহক মেটা-ডেটা (যেমন Salesforce, Microsoft CRM)
- ক্রয়ের ইতিহাস (যেমন অ্যামাজন, Shopify)
- লেনদেনের টাইমস্ট্যাম্প এবং পরিমাণ (যেমন PoS Systems, Stripe, PayPal)
ইন্টিগ্রেশন পদ্ধতি
- একজন ব্যবহারকারী সম্পর্কে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করুন যা ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি অনুমান করতে পারে
- ক্যাপচার করা বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে একটি ডিপ-লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ দিন
- বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারী কী পছন্দ করবেন তা ভবিষ্যদ্বাণী করুন
- ব্যবহারকারী কী দেখতে চান তার পূর্বাভাসের ভিত্তিতে কন্টেন্ট কাস্টমাইজ করুন
- ব্যবহারকারী অনলাইন সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সাথে সাথে মডেলটি ক্রমাগত সংশোধন করুন, সময়ের সাথে সাথে সিস্টেমটি উন্নত করুন।
যেহেতু Telemus AI™ বেশিরভাগ কাজ সামলায়, সংস্থাটি প্রযুক্তিগত বাস্তবায়নের পরিবর্তে ব্যবসায়িক লজিকের উপর ফোকাস করতে পারে।
সাংগঠনিক অ্যাপ্লিকেশন
আপনার সংস্থার জন্য অন্যান্য সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির নিম্নলিখিত তালিকা:
- ক্রয়ের সম্ভাবনা বৃদ্ধির জন্য একজন ব্যবহারকারীর জন্য কন্টেন্ট কাস্টমাইজ করা
- ব্যবহারকারী ধরে রাখা উন্নত করে এমন একটি পরিষেবার মাধ্যমে গ্রাহক সন্তুষ্টি নিশ্চিত করা
- কন্টেন্ট নতুন এবং ব্যবহারকারীর কাছে প্রাসঙ্গিক তা নিশ্চিত করা
সম্ভাব্য এবং বাস্তবায়িত সুবিধা
Telemus AI™ একটি অস্ট্রেলিয়াভিত্তিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংস্থা যা সরকার এবং এন্টারপ্রাইজগুলিকে উন্নত সমাধান সরবরাহ করে। Telemus AI™ কীভাবে আপনার সংস্থায় সংহত করা যায় তার বিষয়ে একটি বিনামূল্যে পরামর্শের জন্য আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
