Deep Reinforcement Learning - Εκμάθηση Ατομικών Προτιμήσεων

Ο κύριος принципός είναι να εξάγουμε τις προτιμήσεις του χρήστη εκ των προτέρων για να αντλήσουμε έναν πίνακα προτιμήσεων χρήστη με βάση το τι προτιμούν άλλοι χρήστες με παρόμοια ενδιαφέροντα. Το Πολυεπίπεδο Perceptron για συνεργατικό φιλτράρισμα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ακριβή εξαγωγή των προτιμήσεων του χρήστη εκ των προτέρων, έχοντας το δίκτυο να μαθαίνει και να προσαρμόζεται καθώς οι χρήστες αλληλεπιδρούν με ένα σύστημα. Δεδομένων επαρκών σημείων δεδομένων, το σύστημα γίνεται εξαιρετικά ακριβές στην εξαγωγή των προτιμήσεων του χρήστη, καθώς τα άτομα που έχουν κοινά στοιχεία τείνουν να ομαδοποιούνται.

Επισκόπηση της Οργανωτικής Πρόκλησης

Οι οργανισμοί απαιτείται να παρέχουν υπηρεσίες που είναι προσβάσιμες σε ένα ευρύ και ποικιλόμορφο δημογραφικό. Ένα σύστημα που λαμβάνει υπόψη τις ατομικές προτιμήσεις των χρηστών τόσο προγραμματιστικά όσο και σημασιολογικά για όλους είναι δύσκολο να οριστεί. Αυτό περιπλέκεται περαιτέρω από το γεγονός ότι οι ατομικές προτιμήσεις μπορούν να αλλάζουν μέρα με τη μέρα ή ανάλογα με το στάδιο ζωής του ατόμου.

Η επίλυση αυτού του προβλήματος είναι απαραίτητη επειδή η προβολή περιεχομένου με έναν συγκεκριμένο τρόπο μπορεί να είναι προτιμότερη για ορισμένους χρήστες, ενώ ταυτόχρονα να προκαλεί απόσπαση της προσοχής άλλων χρηστών, επηρεάζοντας άμεσα το ανώτατο όριο χρηστών που ένα προϊόν μπορεί πιθανότατα να πετύχει και τον χρόνο που ένας χρήστης δαπανά στην πλατφόρμα. Πραγματικές επιπτώσεις έχουν παρατηρηθεί με την εφαρμογή μέσων κοινωνικής δικτύωσης TikTok να ανατρέπει καθιερωμένες πλατφόρμες όπως το YouTube και το Instagram. Ενώ οι τελευταίες πλατφόρμες που αναφέρθηκαν χρησιμοποιούν ανάλυση γραφημάτων μέσων κοινωνικής δικτύωσης για να προτείνουν περιεχόμενο, το TikTok βασίζεται αποκλειστικά σε πληροφορίες που παρέχονται από τον χρήστη και σε έναν συνδυασμό υπολογιστικής όρασης, επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και ανάλυσης μεταδεδομένων για την επιμέλεια περιεχομένου. Λειτούργησε τόσο καλά που η διατήρηση χρηστών στην πλατφόρμα ξεπερνά τους ανταγωνιστές.

Η χρήση της παραδοσιακής μηχανικής μάθησης για την επιμέλεια περιεχομένου είναι μια καλά εδραιωμένη ιδέα που αργότερα εξελίχθηκε και προχώρησε στη χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων, καθώς τα πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης έγιναν πιο προσβάσιμα. Ένα πρώιμο παράδειγμα χρήσης της Μηχανικής Μάθησης για την επιμέλεια περιεχομένου ήταν το Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), όπου η Netflix ζήτησε υποβολές μοντέλων μηχανικής μάθησης επιβραβεύοντας με $1.000.000 USD τον νικητή. Αργότερα, επαναλήψεις αυτής της ιδέας είχαν αποτέλεσμα με το σύνολο δεδομένων MovieLens (https://movielens.org/).

Οι τρέχουσες και μελλοντικές πλατφόρμες θα πρέπει να καθιερώσουν αυτή τη δυνατότητα που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να επανεκπαιδεύσει και να προσελκύσει χρήστες.

Οργανωτικά Δεδομένα Διαθέσιμα ως Είσοδος AI

Οι διαθέσιμες πηγές δεδομένων για χρήση στην πρόβλεψη AI είναι οι εξής:

Ακολουθεί μια διαδικασία υψηλού επιπέδου για το πώς να παρέχετε εξατομίκεση πελατών μέσω τεχνητής νοημοσύνης σε συνδυασμό με μεθόδους βαθιάς μάθησης:

1. Μεταδεδομένα πελατών από συστήματα CRM (δηλ. Salesforce, Microsoft CRM)
2. Ιστορικό Αγορών (π.χ. Amazon, Shopify)
3. Χρονικές σημάνσεις και ποσά συναλλαγών (δηλ. Συστήματα PoS, Stripe, PayPal)

Μεθοδολογία Ενσωμάτωσης

1. Συλλέξτε χαρακτηριστικά σχετικά με έναν χρήστη που μπορούν να συμπεράνουν τις προτιμήσεις του χρήστη
2. Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης με τα καταγραφόμενα χαρακτηριστικά
3. Πρόβλεψη των προτιμήσεων του χρήστη με βάση τα χαρακτηριστικά
4. Προσαρμογή περιεχομένου με βάση προβλέψεις για το τι θέλει να δει ο χρήστης
5. Διορθώνετε συνεχώς το μοντέλο καθώς ο χρήστης αλληλεπιδρά με το διαδικτυακό σύστημα, βελτιώνοντας το σύστημα με την πάροδο του χρόνου.

Δεδομένου ότι το Telemus AI™ αναλαμβάνει το μεγαλύτερο μέρος της εργασίας, ο οργανισμός μπορεί να επικεντρωθεί στην επιχειρηματική λογική αντί για την τεχνική υλοποίηση.

Οργανωτικές Εφαρμογές

Ακολουθεί μια λίστα με άλλες πιθανές εφαρμογές για τον οργανισμό σας:

• Προσαρμογή περιεχομένου για έναν χρήστη με σκοπό την αύξηση της πιθανότητας αγορών
• Διασφάλιση της ικανοποίησης των πελατών με μια υπηρεσία που βελτιώνει τη διατήρηση χρηστών
• Διασφάλιση ότι το περιεχομενο είναι φρέσκο και σχετικό με τον χρήστη

Δυνητικά και Πραγματοποιημένα Οφέλη

Η Telemus AI™ είναι μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης με έδρα την Αυστραλία που παρέχει προηγμένες λύσεις σε κυβερνήσεις και επιχειρήσεις. Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για μια δωρεάν συμβουλευτική σχετικά με το πώς η Telemus AI™ μπορεί να ενσωματωθεί στον οργανισμό σας.