Duboko pojačano učenje - Učenje individualnih preferencija
Individualne interakcije sa online sistemima su sada svuda prisutne. Mnoge organizacije moraju osigurati da su svi korisnici zadovoljni i da uživaju u korištenju određene ponude usluga, uzimajući u obzir individualne preferencije korisnika kako bi ostale konkurentne. Personalizacija klijenata ima za cilj zaključiti preferencije korisnika i prilagoditi korisničko iskustvo u skladu s tim. Umjetna inteligencija u kombinaciji s tehnikama učenja potkrepljivanjem je pogodna za ovaj zadatak jer umjetna neuronska mreža pruža sposobnost učenja direktno od korisnika.
| Film A | Film B | Film C | ||
| Osoba A | 5 zvjezdica | 3 zvjezdice | 4 zvjezdice | |
| Osoba B | 3 zvjezdice | 5 zvjezdica | 2 zvjezdice | |
| Osoba C | 2 zvjezdice | 3 zvjezdice | 5 zvjezdica |
Glavni princip je da se preferencije korisnika unaprijed zaključe kako bi se izvela matrica preferencija korisnika na osnovu onoga što drugi korisnici sa sličnim interesima preferiraju. Višeslojni perceptron za kolaborativno filtriranje se može koristiti za tačno zaključivanje preferencija korisnika unaprijed tako što mreža uči i prilagođava se kako korisnici komuniciraju sa sistemom. Sa dovoljno tačaka podataka, sistem postaje izuzetno tačan u zaključivanju preferencija korisnika jer ljudi koji imaju zajedničke osobine teže klasterizaciji.
Pregled organizacionog izazova
Organizacije su dužne pružati usluge koje su dostupne širokoj i raznolikoj demografiji. Sistem koji uzima u obzir individualne preferencije korisnika, kako programski tako i semantički za svakoga, izazovno je definisati. To je posebno pojačano činjenicom da se individualne preferencije mogu mijenjati iz dana u dan ili zavisno od životne faze pojedinca.
Rješavanje ovog problema je od suštinskog značaja jer prikazivanje sadržaja na jedan način može biti poželjno za određene korisnike, dok kod drugih može izazvati odbojnost, što direktno utiče na gornju granicu korisnika koje proizvod može vjerovatno ostvariti i na količinu vremena koju korisnik provodi na platformi. Uočeni su stvarni uticaji sa aplikacijom za društvene medije TikTok koja remeti uspostavljene platforme kao što su YouTube i Instagram. Dok gore navedene platforme koriste analizu grafa društvenih medija za predlaganje sadržaja, TikTok se oslanja isključivo na informacije koje pruža korisnik i kombinaciju računarskog vida, obrade prirodnog jezika i analize metapodataka za kuriranje sadržaja. To je tako dobro funkcionisalo da zadržavanje korisnika na platformi premašuje konkurenciju.
Korištenje tradicionalnog mašinskog učenja za kuriranje sadržaja je dobro uspostavljena ideja koja se kasnije razvila i napredovala do korištenja vještačkih neuronskih mreža kako su okviri vještačke inteligencije postali pristupačniji. Rani primjer korištenja mašinskog učenja za kuriranje sadržaja bio je Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), gdje je Netflix tražio podnošenje modela mašinskog učenja nagrađujući pobjednika sa 1.000.000 USD. Kasnije su iteracije ove ideje došle do ostvarenja sa MovieLens skupom podataka (https://movielens.org/).
Trenutne i buduće platforme morat će uspostaviti ovu sposobnost koja koristi umjetne neuronske mreže za ponovno obučavanje i privlačenje korisnika.
Organizacioni podaci dostupni kao AI ulaz
Izvori podataka dostupni za upotrebu u AI predviđanju su sljedeći:
Slijede pruža proces na visokom nivou za to kako pružiti personalizaciju kupaca putem umjetne inteligencije u kombinaciji sa metodama dubokog učenja:
- Metapodaci kupaca iz CRM sistema (npr. Salesforce, Microsoft CRM)
- Istorija kupovine (npr. Amazon, Shopify)
- Vremenske oznake i iznosi transakcija (tj. PoS sistemi, Stripe, PayPal)
Metodologija integracije
- Snimite karakteristike o korisniku iz kojih se mogu izvesti korisničke preferencije
- Trenirajte model dubokog učenja sa uhvaćenim karakteristikama
- Predvidite šta korisnik preferira na osnovu karakteristika
- Prilagođavanje sadržaja putem predviđanja onoga što korisnik želi vidjeti
- Kontinuirano ispravljajte model dok korisnik komunicira sa online sistemom, poboljšavajući sistem tokom vremena.
S obzirom da Telemus AI™ obavlja većinu posla, organizacija se može fokusirati na poslovnu logiku umjesto na tehničku implementaciju.
Organizacione aplikacije
Slijede druge potencijalne aplikacije za vašu organizaciju:
- Prilagođavanje sadržaja za korisnika radi povećanja vjerovatnoće kupovine
- Osiguravanje zadovoljstva klijenata uslugom koja poboljšava zadržavanje korisnika
- Osiguravanje da je sadržaj svjež i relevantan za korisnika
Potencijalne i ostvarene prednosti
Telemus AI™ je australska kompanija za umjetnu inteligenciju koja pruža napredna rješenja za vlade i preduzeća. Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.
