ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ - વ્યક્તિગત પસંદગીઓ શીખવી
ઓનલાઈન સિસ્ટમ્સ સાથેની વ્યક્તિગત ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ હવે સર્વવ્યાપી છે. ઘણી સંસ્થાઓએ સુનિશ્ચિત કરવું આવશ્યક છે કે તમામ વપરાશકર્તાઓ સંતુષ્ટ છે અને સ્પર્ધાત્મક રહેવા માટે વ્યક્તિગત વપરાશકર્તા પસંદગીઓને ધ્યાનમાં લેતા ચોક્કસ સેવા ઓફરનો આનંદ માણે છે. ગ્રાહક પર્સનલાઇઝેશનનો ઉદ્દેશ્ય વપરાશકર્તા પસંદગીઓને અનુમાનિત કરવાનો અને તે અનુસાર વપરાશકર્તા અનુભવને અનુકૂલ બનાવવાનો છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિઇનફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ તકનીકો સાથે જોડાયેલ છે તે આ કાર્ય માટે યોગ્ય છે કારણ કે આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક સીધી વપરાશકર્તા પાસેથી શીખવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે.
| મૂવી A | મૂવી B | મૂવી C | ||
| વ્યક્તિ A | 5 સ્ટાર્સ | 3 સ્ટાર્સ | 4 સ્ટાર્સ | |
| વ્યક્તિ B | 3 સ્ટાર્સ | 5 સ્ટાર્સ | 2 સ્ટાર્સ | |
| વ્યક્તિ C | 2 સ્ટાર્સ | 3 સ્ટાર્સ | 5 સ્ટાર્સ |
મુખ્ય સિદ્ધાંત એ છે કે અન્ય વપરાશકર્તાઓ જે સમાન રુચિઓ ધરાવે છે તેઓ પસંદ કરે છે તેના આધારે વપરાશકર્તા પસંદગીઓનું મેટ્રિક્સ મેળવવા માટે સમય પહેલાં વપરાશકર્તા પસંદગીઓને અનુમાનિત કરવી. સહયોગાત્મક ફિલ્ટરિંગ માટે મલ્ટિલેયર પર્સેપ્ટ્રોનનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાઓ સિસ્ટમ સાથે ક્રિયાપ્રક્રિયા કરે તે સાથે નેટવર્કને શીખવા અને અનુકૂલ થવા દઈને સમય પહેલાં વપરાશકર્તા પસંદગીઓને ચોક્કસપણે અનુમાનિત કરવા માટે થઈ શકે છે. પૂરતા ડેટા પોઇન્ટ્સ આપવામાં આવ્યા હોય તો, સિસ્ટમ વપરાશકર્તા પસંદગીઓને અનુમાનિત કરવામાં નોંધપાત્ર રીતે ચોક્કસ બને છે કારણ કે સામાન્યતા ધરાવતા લોકો ક્લસ્ટર તરફ વલણ ધરાવે છે.
સંસ્થાકીય પડકારનો અવલોકન
સંસ્થાઓને વિશાળ અને વિવિધ વસ્તીશાસ્ત્રીય લોકો માટે સુલભ સેવાઓ પ્રદાન કરવાની જરૂર છે. એવી સિસ્ટમ જે દરેક વ્યક્તિ માટે પ્રોગ્રામેટિક અને સિમેન્ટિક રીતે વ્યક્તિગત વપરાશકર્તા પસંદગીઓને ધ્યાનમાં લે છે તેને વ્યાખ્યાયિત કરવી પડકારજનક છે. આ ખાસ કરીને તે હકીકતથી વધુ જટિલ બની જાય છે કે વ્યક્તિગત પસંદગીઓ દિવસ-દર-દિવસ અથવા વ્યક્તિના જીવનના તબક્કાને આધારે બદલાઈ શકે છે.
આ સમસ્યાનો ઉકેલ લાવવો જરૂરી છે કારણ કે સામગ્રીને એક રીતે પ્રદર્શિત કરવી એ ચોક્કસ વપરાશકર્તાઓ માટે વધુ પસંદગીની હોઈ શકે છે જ્યારે અન્ય વપરાશકર્તાઓમાંથી વિચલન નોતરવી શકે છે, જે સીધી રીતે વપરાશકર્તાઓની છત પર અસર કરે છે જે ઉત્પાદન સંભવતઃ પ્રાપ્ત કરી શકે છે અને સમય જે વપરાશકર્તા પ્લેટફોર્મ પર વિતાવે છે. સોશિયલ મીડિયા એપ TikTok એ YouTube અને Instagram જેવા સ્થાપિત પ્લેટફોર્મ્સને વ્યવસ્થિત કરીને વાસ્તવિક દુનિયાની અસરો જોવામાં આવી છે. જ્યારે પાછળના ઉલ્લેખિત પ્લેટફોર્મ્સ સામગ્રીની સૂચના કરવા માટે સોશિયલ-મીડિયા ગ્રાફ એનાલિસિસનો ઉપયોગ કરે છે, TikTok એકલ વપરાશકર્તા-પ્રદાન કરેલ માહિતી અને કમ્પ્યુટર વિઝન, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ અને મેટા-ડેટા એનાલિસિસના સંયોજન પર આધાર રાખે છે. તે એટલું સારું કામ કર્યું છે કે પ્લેટફોર્મ પર વપરાશકર્તા રિટેન્શન સ્પર્ધકોને વટાવે છે.
કન્ટેન્ટને ક્યુરેટ કરવા માટે પરંપરાગત મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ એક સુપ્રસ્થિત વિચાર છે જે પાછળથી વિકસિત થયો અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા ફ્રેમવર્ક્સ વધુ ઍક્સેસિબલ બન્યા તેમાં પ્રગતિ પામ્યો અને કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કર્યું. કન્ટેન્ટને ક્યુરેટ કરવા માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરવાનું એક શરૂઆતનું ઉદાહરણ નેટફ્લિક્સ પ્રાઇઝ (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) હતું, જ્યાં નેટફ્લિક્સે મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સની સબમિશન માટે કહ્યું અને વિજેતાને $1,000,000 USD ઇનામ આપ્યું. પછીથી, આ વિચારના ઇટરેશન્સ મૂવીલેન્સ ડેટાસેટ (https://movielens.org/) સાથે સફળતાપૂર્વક સાકાર થયા.
વર્તમાન અને ભવિષ્યના પ્લેટફોર્મ્સને આ ક્ષમતા સ્થાપિત કરવાની જરૂર પડશે જે કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને યુઝર્સને ફરીથી તાલીમ આપવા અને આકર્ષવા માટે કરે છે.
AI ઇનપુટ તરીકે ઉપલબ્ધ સંસ્થાકીય ડેટા
AI ફોરકાસ્ટિંગમાં ઉપયોગ માટે ઉપલબ્ધ ડેટા સ્રોતો નીચે મુજબ છે:
નીચે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સને ડીપ લર્નિંગ પદ્ધતિઓ સાથે જોડીને ગ્રાહક વ્યક્તિગતકરણ કેવી રીતે પ્રદાન કરવું તેની ઉચ્ચ-સ્તરની પ્રક્રિયા છે:
- CRM સિસ્ટમ્સમાંથી ગ્રાહક મેટા-ડેટા (દા.ત. Salesforce, Microsoft CRM)
- ખરીદ ઇતિહાસ (દા.ત. Amazon, Shopify)
- વ્યવહાર ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ અને રકમો (એટલે કે PoS સિસ્ટમ્સ, Stripe, PayPal)
ઇન્ટિગ્રેશન મેથડોલોજી
- વપરાશકર્તાની પસંદગીઓનો અનુમાન લગાવી શકે તેવી વપરાશકર્તા વિશેની વિશેષતાઓને કેપ્ચર કરો
- કૅપ્ચર કરેલી ફીચર્સ સાથે ડીપ-લર્નિંગ મોડેલને ટ્રેન કરો
- લક્ષણોના આધારે વપરાશકર્તા શું પસંદ કરશે તેની આગાહી કરો
- યુઝર શું જોવા માંગે છે તેની આગાહીઓ દ્વારા કન્ટેન્ટને કસ્ટમાઇઝ કરો
- જેમ જેમ વપરાશકર્તા ઑનલાઇન સિસ્ટમ સાથે ક્રિયાપ્રક્રિયા કરે છે તેમ તેમ મોડેલને સતત સુધારો, જેથી સમય જતાં સિસ્ટમમાં સુધારો થાય.
Telemus AI™ મોટાભાગનું કામ સંભાળે છે તેથી, સંસ્થા તકનીકી અમલીકરણને બદલે બિઝનેસ લોજિક પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે.
સંસ્થાકીય કાર્યક્રમો
નીચે તમારા સંગઠન માટે અન્ય સંભવિત કાર્યક્રમોની સૂચિ છે:
- ખરીદની સંભાવના વધારવા માટે યુઝર માટે કન્ટેન્ટ કસ્ટમાઇઝ કરવી
- યુઝર રિટેન્શનમાં સુધારો કરતી સેવા સાથે ગ્રાહક સંતોષની ખાતરી કરવી
- ખાતરી કરવી કે કન્ટેન્ટ તાજુ અને યુઝર માટે સંબંધિત છે
સંભવિત અને વાસ્તવિક લાભો
Telemus AI™ એક ઑસ્ટ્રેલિયન-આધારિત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કંપની છે જે સરકારો અને એન્ટરપ્રાઇઝોને અદ્યતન સોલ્યુશન્સ પ્રદાન કરે છે. Telemus AI™ ને તમારી સંસ્થામાં કેવી રીતે એકીકૃત કરી શકાય તેના પર મફત પરામર્શ માટે આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.
