Deep Reinforcement Learning - Apprendimento delle Preferenze Individuali
Le interazioni individuali con i sistemi online sono ora onnipresenti. Molte organizzazioni devono garantire che tutti gli utenti siano soddisfatti e si divertano a utilizzare un particolare servizio, considerando le preferenze utente individualistiche per rimanere competitive. La personalizzazione del cliente mira a dedurre le preferenze degli utenti e ad adattare di conseguenza l'esperienza utente. L'intelligenza artificiale unita a tecniche di apprendimento per rinforzo è adatta a questo compito poiché la rete neurale artificiale fornisce la capacità di apprendere direttamente dall'utente.
| Film A | Film B | Film C | ||
| Persona A | 5 Stelle | 3 Stelle | 4 Stelle | |
| Persona B | 3 Stelle | 5 Stelle | 2 Stelle | |
| Persona C | 2 Stelle | 3 Stelle | 5 Stelle |
Il principio principale è dedurre in anticipo le preferenze dell'utente per derivare una matrice delle preferenze degli utenti basata su ciò che preferiscono altri utenti con interessi simili. Il Perceptron Multistrato per il filtraggio collaborativo può essere utilizzato per dedurre accuratamente in anticipo le preferenze dell'utente facendo in modo che la rete apprenda e si adatti mentre gli utenti interagiscono con un sistema. Dati sufficienti punti dati, il sistema diventa notevolmente accurato nel dedurre le preferenze degli utenti poiché le persone che hanno elementi in comune tendono a formare un cluster.
Panoramica della sfida organizzativa
Le organizzazioni sono tenute a fornire servizi accessibili a un'ampia e diversificata demografia. Un sistema che consideri le preferenze utente individualistiche, sia a livello programmatico che semantico, per tutti è difficile da definire. Ciò è aggravato in modo particolare dal fatto che le preferenze individuali possono cambiare giorno per giorno o a seconda della fase della vita dell'individuo.
Risolvere questo problema è essenziale perché visualizzare i contenuti in un determinato modo può essere preferibile per utenti specifici mentre causare una detrazione per altri utenti, influenzando direttamente il limite massimo di utenti che un prodotto può probabilmente raggiungere e la quantità di tempo che un utente trascorre sulla piattaforma. Sono stati osservati impatti nel mondo reale con l'app di social media TikTok che ha sconvolto piattaforme consolidate come YouTube e Instagram. Mentre le piattaforme sopra menzionate utilizzano l'analisi del grafo dei social media per suggerire contenuti, TikTok si affida esclusivamente alle informazioni fornite dall'utente e a una combinazione di visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e analisi dei metadati per curare i contenuti. Ha funzionato così bene che la retention degli utenti sulla piattaforma supera quella dei concorrenti.
L'uso del machine learning tradizionale per curare i contenuti è un'idea consolidata che in seguito si è evoluta e progredita fino all'utilizzo di reti neurali artificiali man mano che i framework di intelligenza artificiale diventavano più accessibili. Un primo esempio di utilizzo del Machine Learning per curare i contenuti è stato il Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), in cui Netflix ha richiesto la presentazione di modelli di machine learning offrendo un premio di 1.000.000 USD al vincitore. Successivamente, iterazioni di questa idea si sono concretizzate con il dataset MovieLens (https://movielens.org/).
Le piattaforme attuali e future dovranno stabilire questa capacità che utilizza reti neurali artificiali per riaddestrare e attrarre gli utenti.
Dati Organizzativi Disponibili come Input per l'AI
Le fonti di dati disponibili per l'uso nelle previsioni AI sono le seguenti:
Di seguito viene fornito un processo di alto livello su come fornire la personalizzazione del cliente tramite intelligenza artificiale unita a metodi di deep learning:
- Metadati dei clienti dai sistemi CRM (ad es. Salesforce, Microsoft CRM)
- Cronologia degli acquisti (es. Amazon, Shopify)
- Timestamp e importi delle transazioni (ad es. sistemi PoS, Stripe, PayPal)
Metodologia di Integrazione
- Acquisire caratteristiche su un utente che possano dedurre le preferenze dell'utente
- Addestrare un modello di deep-learning con le caratteristiche acquisite
- Prevedere ciò che l'utente preferirebbe in base alle caratteristiche
- Personalizzare i contenuti basandosi su previsioni di ciò che l'utente vuole vedere
- Correggi continuamente il modello mentre l'utente interagisce con il sistema online, migliorando il sistema nel tempo.
Poiché Telemus AI™ si occupa della maggior parte del lavoro, l'organizzazione può concentrarsi sulla logica di business anziché sull'implementazione tecnica.
Applicazioni Organizzative
Di seguito sono elencate altre potenziali applicazioni per la tua organizzazione:
- Personalizzare i contenuti per un utente per aumentare la probabilità di acquisti
- Garantire la soddisfazione del cliente con un servizio che migliora la fidelizzazione degli utenti
- Garantire che i contenuti siano aggiornati e pertinenti per l'utente
Benefici potenziali e realizzati
Telemus AI™ è un'azienda di intelligenza artificiale con sede in Australia che fornisce soluzioni avanzate a governi e aziende. Contattaci oggi per una consulenza gratuita su come Telemus AI™ può essere integrato nella tua organizzazione.
