ಡೀಪ್ ರೀಇನ್ಫೋರ್ಸ್ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ - ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು
ಆನ್ಲೈನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂವಹನಗಳು ಈಗ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇವೆ. ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯಲು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರು ತೃಪ್ತರಾಗುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೇವಾ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಆನಂದಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಗ್ರಾಹಕ ವೈಯಕ್ತಿಕರಣವು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನುಮಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ನರಜಾಲವು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
| ಚಲನಚಿತ್ರ A | ಚಲನಚಿತ್ರ B | ಚಲನಚಿತ್ರ C | ||
| ವ್ಯಕ್ತಿ A | 5 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | 3 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | 4 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | |
| ವ್ಯಕ್ತಿ B | 3 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | 5 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | 2 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | |
| ವ್ಯಕ್ತಿ C | 2 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | 3 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು | 5 ಸ್ಟಾರ್ಗಳು |
ಮುಖ್ಯ ತತ್ವವೆಂದರೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಆಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರು ಇಷ್ಟಪಡುವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಅನುಮಾನಿಸುವುದು. ಸಹಕಾರಿ ಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದಾಗ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಅನುಮಾನಿಸಬಹುದು. ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಸಾಮ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರು ಒಂದು ಗುಂಪಿಗೆ ಒಲವು ತೋರುವುದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನುಮಾನಿಸುವಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸವಾಲಿನ ಅವಲೋಕನ
ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿಶಾಲ-ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆದ್ಯತೆಗಳು ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೀವನದ ಹಂತವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಎಂಬ ಸಂಗತಿಯಿಂದ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಸಮ್ಮತಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ನೇರವಾಗಿ ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನವು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುವ ಸಮಯದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಿಸುತ್ತದೆ. YouTube ಮತ್ತು Instagram ನಂತಹ ಸ್ಥಾಪಿತ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಡಚಣೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ TikTok ನೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ. ನಂತರ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ವೇದಿಕೆಗಳು ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಸಾಮಾಜಿಕ-ಮಾಧ್ಯಮ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, TikTok ಕೇವಲ ಬಳಕೆದಾರ-ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣ ಮತ್ತು ಮೆಟಾ-ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಷಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ, ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಧಾರಣೆಯು ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವುದು ಒಂದು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು, ನಂತರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದ್ದಂತೆ ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡು ಪ್ರಗತಿ ಹೊಂದಿತು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಆರಂಭಿಕ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೈಜ್ (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), ಅಲ್ಲಿ ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ವಿಜೇತನಿಗೆ $1,000,000 USD ಬಹುಮಾನ ನೀಡಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿತು. ನಂತರ, ಈ ಕಲ್ಪನೆಯ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ (https://movielens.org/) ನೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡಿದವು.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ವೇದಿಕೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮರು-ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಆಕರ್ಷಿಸಲು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
AI ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಡೇಟಾ
AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ವೈಯಕ್ತಿಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗೆ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ:
- CRM ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಗ್ರಾಹಕ ಮೆಟಾ-ಡೇಟಾ (ಅಂದರೆ Salesforce, Microsoft CRM)
- ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ (ಉದಾ. Amazon, Shopify)
- ವಹಿವಾಟು ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೊತ್ತಗಳು (ಅಂದರೆ PoS Systems, Stripe, PayPal)
ಸಂಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯಪದ್ಧತಿ
- ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನುಮಾನಿಸಬಹುದಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಮಾಡಿ
- ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೀಪ್-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ
- ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಏನನ್ನು ಆದ್ಯತಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ
- ಬಳಕೆದಾರರು ನೋಡಲು ಬಯಸುವುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿ
- ಬಳಕೆದಾರರು ಆನ್ಲೈನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಿ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು.
Telemus AI™ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಬದಲಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸಬಹುದು.
ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:
- ಖರೀದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಿಸುವುದು
- ಬಳಕೆದಾರರ ಉಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು
- ವಿಷಯವು ತಾಜಾವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು
ಸಂಭಾವ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಲಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
Telemus AI™ ಸರ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಮೂಲದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ. Telemus AI™ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉಚಿತ ಸಲಹೆಗಾಗಿ ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
