深層強化学習 - 個人の好みの学習

主な原則は、似たような興味を持つ他のユーザーが好むものに基づいて、ユーザーの好みのマトリックスを導き出すために、事前にユーザーの好みを推測することです。協調フィルタリングのための多層パーセプトロンは、ユーザーがシステムと対話するにつれてネットワークに学習および適応させることで、事前にユーザーの好みを正確に推測するために使用できます。十分なデータポイントが与えられると、共通点を持つ人々はクラスター化する傾向があるため、システムはユーザーの好みを推測する際に著しく正確になります。

組織的課題の概要

組織は、多様で幅広い人口統計にアクセス可能なサービスを提供することが求められています。すべての人に対してプログラム的および意味論的に個人のユーザー設定を考慮するシステムを定義することは困難です。これは、個人の設定が日々変化したり、個人のライフステージに応じて変化したりする可能性があるという事実によって特に複雑になります。

この問題の解決は不可欠です。なぜなら、コンテンツを一つの方法で表示することは特定のユーザーには好まれるかもしれませんが、他のユーザーには興味を削ぐことになり、製品が到達できるユーザーの上限とユーザーがプラットフォームで費やす時間に直接影響を与えるからです。ソーシャルメディアアプリのTikTokがYouTubeやInstagramなどの確立されたプラットフォームを混乱させているという現実世界の影響が観察されています。後者のプラットフォームがコンテンツを提案するためにソーシャルメディアグラフ分析を使用するのに対し、TikTokはユーザー提供情報と、コンピュータビジョン、自然言語処理、メタデータ分析の組み合わせのみに依存してコンテンツをキュレーションしています。これは非常にうまく機能しており、プラットフォーム上のユーザー維持率は競合他社を上回っています。

コンテンツをキュレーションするための従来の機械学習の使用は確立された概念であり、人工知能フレームワークがより利用しやすくなるにつれて、人工ニューラルネットワークを使用するように進化し、発展しました。機械学習を使用してコンテンツをキュレーションした初期の例として、Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) があり、Netflixは機械学習モデルの提出を呼びかけ、優勝者に1,000,000 USDの報酬を与えました。その後、このアイデアの反復はMovieLensデータセット (https://movielens.org/) で実を結びました。

現在および将来のプラットフォームは、人工ニューラルネットワークを使用してユーザーを再訓練し、引き付けるこの機能を確立することが求められます。

AI入力として利用可能な組織データ

AI予測で使用可能なデータソースは以下の通りです：

以下は、ディープラーニング手法と組み合わせた人工知能を介して顧客のパーソナライズを提供する方法の高レベルなプロセスです：

1. CRMシステムからの顧客メタデータ（すなわちSalesforce、Microsoft CRM）
2. 購入履歴（例：Amazon、Shopify）
3. 取引のタイムスタンプと金額（例：PoSシステム、Stripe、PayPal）

統合方法論

1. ユーザーの嗜好を推測できるユーザーに関する特徴をキャプチャする
2. キャプチャした特徴量を使用してディープラーニングモデルをトレーニングする
3. 特徴に基づいてユーザーが好むものを予測する
4. ユーザーが見たいものの予測に基づいてコンテンツをカスタマイズ
5. ユーザーがオンラインシステムとやり取りする際にモデルを継続的に修正し、時間の経過とともにシステムを改善します。

Telemus AI™が作業の大部分を担当するため、組織は技術的な実装ではなくビジネスロジックに集中できます。

組織的アプリケーション

あなたの組織のその他の潜在的なアプリケーションのリスト：

• 購入の可能性を高めるためのユーザー向けコンテンツのカスタマイズ
• ユーザーの定着率を向上させるサービスにより顧客満足度を確保する
• コンテンツが最新であり、ユーザーに関連性があることを確保する

潜在的および実現されたメリット

Telemus AI™は、政府および企業に高度なソリューションを提供するオーストラリア拠点の人工知能企業です。Telemus AI™を組織に統合する方法について、今すぐお問い合わせいただき、無料相談をご利用ください。