Терең күшейтілген оқыту - Жеке таңдаулыштарды оқыту
Жеке тұлғалардың онлайн жүйелермен әрекеттесуі қазір барлық жерде кездеседі. Көптеген ұйымдар бәсекеге қабілетті болып қалу үшін барлық пайдаланушылар қанағаттанатынына және белгілі бір қызмет ұсынысын пайдалануды ұнататынына көз жеткізуі тиіс, сонымен қатар жеке пайдаланушы таңдауын ескеруі тиіс. Тұтынушыны жеке бейімдеу пайдаланушы таңдауын түсінуге және пайдаланушы тәжірибесін сәйкесінше бейімдеуге бағытталған. Жасанды интеллект Күшейтілген оқыту әдістерімен үйлескенде бұл тапсырмаға жарайды, өйткені жасанды нейрондық желі тікелей пайдаланушыдан үйрену мүмкіндігін береді.
| A фильмі | B фильмі | C фильмі | ||
| A адамы | 5 Жұлдыз | 3 Жұлдыз | 4 Жұлдыз | |
| B адамы | 3 Жұлдыз | 5 Жұлдыз | 2 Жұлдыз | |
| C адамы | 2 Жұлдыз | 3 Жұлдыз | 5 Жұлдыз |
Негізгі принципі — ұқсас қызығушылықтары бар басқа пайдаланушылардың таңдауына сүйене отырып, пайдаланушы таңдауының матрицасын алу үшін пайдаланушы таңдауын алдын ала болжау. Ынтымақтастық сүзгісі үшін көпқабатты перцептронды пайдаланушылар жүйемен әрекеттескен кезде желінің үйреніп, бейімделуі арқылы пайдаланушы таңдауын дәл болжау үшін қолдануға болады. Жеткілікті деректер нүктелері болған жағдайда, ортақ қасиеттері бар адамдар кластерге бейім болғандықтан, жүйе пайдаланушы таңдауын болжауда айтарлықтай дәл болады.
Ұйымдық проблеманың шолуы
Ұйымдарға әртүрлі демографиялық топтарға қолжетімді қызметтерді ұсыну талап етіледі. Әрбір адам үшін бағдарламалық және семантикалық тұрғыда жеке пайдаланушы таңдауларын ескеретін жүйені анықтау қиын. Бұл әсіресе жеке таңдаулар күн сайын немесе адамның өмірлік кезеңіне байланысты өзгеріп отыратындығымен күрделене түседі.
Бұл мәселені шешу маңызды, өйткені мазмұнды бір тәсілмен көрсету кейбір пайдаланушыларға жағымды болуы мүмкін, ал басқаларына кері әсерін тигізіп, өнімнің жете алатын пайдаланушылар шегіне және пайдаланушының платформада өткізетін уақытына тікелей әсер етеді. Нақты әсерлер әлеуметтік медиа қолданбасы TikTok YouTube және Instagram сияқты ескі платформаларды бұзған кезде байқалды. Кейін аталған платформалар мазмұнды ұсыну үшін әлеуметтік медиа графын талдауды қолданғанымен, TikTok тек пайдаланушы ұсынған ақпаратқа және мазмұнды кураторлау үшін компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және метадеректерді талдау комбинациясына сүйенеді. Ол соншалықты жақсы жұмыс істеді, платформадағы пайдаланушыларды сақтау бәсекелестерден асып түседі.
Деректерді құрастыру үшін дәстүрлі машиналық оқытуды қолдану жақсы орныққан идея болып табылады, ол кейін жасанды интеллект шеңберлері қолжетімдірек болған сайын жасанды нейрондық желілерді қолдануға дейін дамып, ілгеріледі. Машиналық оқытуды деректерді құрастыру үшін қолданудың ерте мысалы Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) болды, онда Netflix жеңімпазға 1 000 000 USD сыйлықақымен машиналық оқыту модельдерін ұсынуды сұрады. Кейінірек бұл идеяның итерациялары MovieLens деректер жиынтығымен (https://movielens.org/) жүзеге асты.
Ағымдағы және болашақ платформалар пайдаланушыларды қайта оқыту және тарту үшін жасанды нейрондық желілерді пайдаланатын бұл мүмкіндікті қалыптастыруы қажет болады.
AI кіріс ретінде қолжетімді ұйымдық деректер
AI болжамдауында пайдалануға болатын дереккөздер мыналар:
Төменде терең оқыту әдістерімен біріктірілген жасанды интеллект арқылы тұтынушыға жеке көзқарасты қалай ұсынуға болатыны туралы жоғары деңгейдегі процесс берілген:
- CRM жүйелеріндегі тұтынушының метадеректері (яғни Salesforce, Microsoft CRM)
- Сатып алу тарихы (яғни Amazon, Shopify)
- Транзакция уақыт белгілері мен сомалары (яғни PoS жүйелері, Stripe, PayPal)
Интеграциялау әдіснамасы
- Пайдаланушы таңдауын тұжырымдай алатын пайдаланушы туралы мүмкіндіктерді түсіру
- Түсірілген мүмкіндіктермен терең оқыту моделін оқытыңыз
- Мүмкіндіктерге негізделген пайдаланушының нені қалайтынын болжау
- Пайдаланушының көргісі келетіні туралы болжамдар негізінде мазмұнды бейіндеу
- Пайдаланушы онлайн жүйемен әрекеттескен кезде модельді үздіксіз түзетіп, жүйені уақыт өте келе жақсартыңыз.
Telemus AI™ жұмыстың көп бөлігін өз мойнына алғандықтан, ұйым техникалық іске асыруға емес, бизнес логикасына назар аудара алады.
Ұйымдық қолданбалар
Ұйымыңыз үшін басқа әлеуетті қолданбалардың тізімі:
- Сатып алудың ықтималдығын арттыру үшін пайдаланушы үшін мазмұнды бейіндеу
- Пайдаланушының сақталуын жақсаратын қызметпен тұтынушының қанағаттануын қамтамасыз ету
- Мазмұнның жаңа және пайдаланушыға қатысты болуын қамтамасыз ету
Ықтимал және іске асырылған артықшылықтар
Telemus AI™ — үкіметтерге және кәсіпорындарға озық шешімдер ұсынатын Австралияда орналасқан жасанды интеллект компаниясы. Telemus AI™ ұйымыңызға интеграциялануы қалай болатыны туралы тегін кеңес алу үшін бүгін бізге хабарласыңыз.
