Խորը ամրապնդման ուսուցում - Անհատական նախապատվությունների ուսուցում
Առցանց համակարգերի հետ անհատական փոխհարաբերություններն այժմ տարածված են: Շատ կազմակերպություններ պետք է ապահովեն, որ բոլոր օգտատերերը գոհ լինեն և վայելեն որոշակի ծառայության օգտագործումը՝ միաժամանակ հաշվի առնելով անհատական օգտատերերի նախապատվությունները՝ մրցունակ մնալու համար: Հաճախորդների անհատականացումը նպատակ ունի եզրահանել օգտատերերի նախապատվությունները և համապատասխանաբար հարմարեցնել օգտատիրոջ փորձառությունը: Արհեստական բանականությունը՝ զուգակցված Ուժեղացման ուսուցման տեխնիկայի հետ, հարմար է այս խնդրի համար, քանի որ արհեստական նեյրոնային ցանցն ապահովում է ուղղակիորեն օգտատիրոջից սովորելու հնարավորություն:
| Ֆիլմ A | Ֆիլմ B | Ֆիլմ C | ||
| Անձ A | 5 Աստղ | 3 Աստղ | 4 Աստղ | |
| Անձ B | 3 Աստղ | 5 Աստղ | 2 աստղ | |
| Անձ C | 2 աստղ | 3 Աստղ | 5 Աստղ |
Հիմնական սկզբունքն է ժամանակից շուտ եզրահանգել օգտատիրոջ նախընտրությունները՝ ստանալու օգտատիրոջ նախընտրությունների մատրիցա՝ հիմնված այն բանի վրա, թե ինչ են նախընտրում նմանատիպ հետաքրքրություններ ունեցող այլ օգտատերեր: Համատեղ զտման համար կարելի է կիրառել Բազմշերտ պերսեպտրոն՝ ճշգրիտ կերպով ժամանակից շուտ եզրահանգելու օգտատիրոջ նախընտրությունները՝ թույլ տալով ցանցին սովորել և հարմարվել, քանի որ օգտատերերը փոխազդում են համակարգի հետ: Բավարար տվյալների կետերի առկայության դեպքում համակարգը դառնում է զարմանալիորեն ճշգրիտ՝ եզրահանգելով օգտատիրոջ նախընտրությունները, քանի որ ընդհանրություններ ունեցող մարդիկ հակված են կուտակվելու կլաստերներում:
Կազմակերպչական մարտահրավերի ակնարկ
Կազմակերպություններից պահանջվում է մատուցել այնպիսի ծառայություններ, որոնք հասանելի են լայն և բազմազան ժողովրդագրական խմբին: Այնպիսի համակարգ, որը ծրագրային և իմաստային առումով հաշվի է առնում անհատական օգտատիրոջ նախընտրությունները բոլորի համար, դժվար է սահմանել: Սա հատկապես բարդանում է այն փաստով, որ անհատական նախընտրությունները կարող են փոխվել օր օրի կամ կախված անհատի կյանքի փուլից:
Այս խնդրի լուծումը էական է, քանի որ բովանդակության ցուցադրումը մի ձևով կարող է նախընտրելի լինել որոշակի օգտատերերի համար, մինչդեռ այն կարող է վնաս հասցնել այլ օգտատերերի՝ ուղիղ ազդելով այն օգտատերերի առաստաղի վրա, որին ապրանքը, հավանաբար, կարող է հասնել, և այն ժամանակի չափի վրա, որը օգտատերն անցկացնում է հարթակում: Իրական աշխարհի ազդեցություններ են նկատվել TikTok սոցիալական մեդիա հավելվածի կողմից՝ խախտելով այնպիսի հաստատված հարթակներ, ինչպիսիք են YouTube-ը և Instagram-ը: Մինչդեռ վերջինս նշված հարթակներն օգտագործում են սոցիալական մեդիայի գրաֆի վերլուծություն՝ բովանդակությունը առաջարկելու համար, TikTok-ը հույսը դնում է բացառապես օգտատիրոջ կողմից տրամադրված տեղեկատվության և համակարգչային տեսողության, բնական լեզվի մշակման և մետատվյալների վերլուծության համադրության վրա՝ բովանդակությունը համադրելու համար: Այն այնքան լավ է աշխատել, որ օգտատերերի պահպանումը հարթակում գերազանցում է մրցակիցներին:
Ավանդական մեքենայական ուսուցման կիրառումը բովանդակությունը համադրելու համար լավ հաստատված գաղափար է, որը հետագայում զարգացավ և առաջադիմեց՝ անցնելով արհեստական նեյրոնային ցանցերի կիրառմանը, քանի որ արհեստական բանականության շրջանակներն ավելի հասանելի դարձան: Մեքենայական ուսուցման կիրառման վաղ օրինակ՝ բովանդակությունը համադրելու համար, Netflix Prize-ն էր (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), որտեղ Netflix-ը մեքենայական ուսուցման մոդելների ներկայացումներ էր պահանջում՝ հաղթողին պարգևատրելով 1,000,000 ԱՄՆ դոլարով: Ավելի ուշ այս գաղափարի իտերացիաներն իրականացան MovieLens տվյալների հավաքածուի հետ (https://movielens.org/):
Ընթացիկ և ապագա հարթակները պարտավոր կլինեն հաստատել այս հնարավորությունը, որն օգտագործում է արհեստական նեյրոնային ցանցեր՝ վերապատրաստելու և գրավելու օգտատերերին:
Որպես AI մուտքային տվյալներ հասանելի կազմակերպչական տվյալներ
AI կանխատեսման մեջ օգտագործելու համար հասանելի տվյալների աղբյուրներն են հետևյալները.
Ստորև ներկայացվում է բարձր մակարդակի գործընթաց՝ թերևս իրականացնել հաճախորդների անհատականացումը արհեստական բանականության և խորը ուսուցման մեթոդների միջոցով՝
- Հաճախորդների մետատվյալներ CRM համակարգերից (այսինքն՝ Salesforce, Microsoft CRM)
- Գնումների պատմություն (այսինքն՝ Amazon, Shopify)
- Գործարքների ժամանականիշներ և գումարներ (այսինքն՝ PoS համակարգեր, Stripe, PayPal)
Ինտեգրման մեթոդաբանություն
- Գրանցել օգտատիրոջ մասին այն հատկանիշները, որոնք կարող են ենթադրել օգտատիրոջ նախընտրությունները
- Մարզել խորը ուսուցման մոդել գրանցված հատկանիշներով
- Կանխատեսել, թե ինչ կնախընտրի օգտատերը՝ հիմնվելով հատկությունների վրա
- Բովանդակության անհատականացում՝ հիմնված այն կանխատեսումների վրա, թե ինչ է օգտատերը ցանկանում տեսնել
- Շարունակաբար ուղղել մոդելը օգտատիրոջ կողմից առցանց համակարգի հետ փոխգործակցության ընթացքում՝ ժամանակի ընթացքում բարելավելով համակարգը:
Հաշվի առնելով, որ Telemus AI™-ն իրականացնում է աշխատանքի մեծ մասը, կազմակերպությունը կարող է կենտրոնանալ բիզնեսի տրամաբանության վրա, այլ ոչ թե տեխնիկական իրագործման վրա:
Կազմակերպչական կիրառություններ
Ձեր կազմակերպության համար այլ հնարավոր կիրառությունների հետևյալ ցանկը՝
- Բովանդակության անհատականացում օգտատիրոջ համար՝ գնումների հավանականությունը մեծացնելու նպատակով
- Հաճախորդների բավարարվածության ապահովում ծառայությամբ, որը բարելավում է օգտատերերի պահպանումը
- Ապահովել, որ բովանդակությունը թարմ լինի և վերաբերի օգտատիրոջը
Հնարավոր և իրացված օգուտներ
Telemus AI™-ը Ավստրալիայում բազայվող արհեստական բանականության ընկերություն է, որը առաջադեմ լուծումներ է մատուցում կառավարություններին և ձեռնարկություններին: Կապվեք մեզ հետ այսօր՝ անվճար խորհրդատվության համար այն մասին, թե ինչպես Telemus AI™-ը կարող է ինտեգրվել ձեր կազմակերպության մեջ:
