Dziļā pastiprinājuma mācīšanās - Individuālu vēlmju apguve

Galvenais princips ir iepriekš secināt lietotāja preferences, lai atvasinātu lietotāja preferenču matricu, pamatojoties uz to, ko dod priekšroka citi lietotāji ar līdzīgām interesēm. Daudzslāņu perceptrons sadarbības filtrēšanai var tikt izmantots, lai precīzi iepriekš secinātu lietotāja preferences, ļaujot tīklim mācīties un pielāgoties, kad lietotāji mijiedarbojas ar sistēmu. Ja ir pietiekami daudz datu punktu, sistēma kļūst ļoti precīza, secinot lietotāja preferences, jo cilvēkiem, kuriem ir kopīgas iezīmes, ir tieksme grupēties.

Organizācijas izaicinājuma pārskats

Organizācijām ir jānodrošina pakalpojumi, kas ir pieejami plašai un dažādai demogrāfijai. Sistēma, kas ņem vērā individuālas lietotāju preferences gan programmiski, gan semantiski katram cilvēkam, ir grūti definējama. To īpaši sarežģī fakts, ka individuālās preferences var mainīties no dienas uz dienu vai atkarībā no indivīda dzīves posma.

Šīs problēmas risināšana ir būtiska, jo satura parādīšana vienā veidā var būt vēlama noteiktiem lietotājiem, vienlaikus atstumjot citus lietotājus, kas tieši ietekmē lietotāju skaita griestus, ko produkts varētu sasniegt, un laiku, ko lietotājs pavada platformā. Reālās pasaules ietekme ir novērota, sociālo mediju lietotnei TikTok traucējot tādas nostiprinātas platformas kā YouTube un Instagram. Kamēr iepriekš minētās platformas izmanto sociālo mediju grafu analīzi satura ieteikšanai, TikTok paļaujas tikai uz lietotāja sniegto informāciju un datorredzes, dabiskās valodas apstrādes un metadatu analīzes kombināciju, lai kurētu saturu. Tas ir darbojies tik labi, ka lietotāju saglabāšana platformā pārsniedz konkurentu rādītājus.

Tradicionālā mašīnmācīšanās izmantošana satura kurēšanai ir labi nostiprinājusies ideja, kas vēlāk attīstījās un progresēja uz mākslīgo neironu tīklu izmantošanu, kā mākslīgā intelekta ietvari kļuva pieejamāki. Agrīns mašīnmācīšanās izmantošanas piemērs satura kurēšanai bija Netflix balva (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), kur Netflix aicināja iesniegt mašīnmācīšanās modeļus, piešķirot 1 000 000 USD uzvarētājam. Vēlāk šīs idejas iterācijas tika īstenotas ar MovieLens datu kopu (https://movielens.org/).

Pašreizējām un nākotnes platformām būs jāizveido šī iespēja, kas izmanto mākslīgos neironu tīklus, lai atkārtoti apmācītu un piesaistītu lietotājus.

Organizācijas dati, kas pieejami kā AI ievade

AI prognozēšanā izmantojamo datu avoti ir šādi:

Tālāk ir sniegts augsta līmeņa process, kā nodrošināt klientu personalizāciju, izmantojot mākslīgo intelektu kopā ar padziļinātās mācīšanās metodēm:

1. Klientu metadati no CRM sistēmām (t.i., Salesforce, Microsoft CRM)
2. Pirkumu vēsture (piem., Amazon, Shopify)
3. Transakciju laikspiedoli un summas (t.i., PoS sistēmas, Stripe, PayPal)

Integrācijas metodoloģija

1. Uztvert lietotāja iezīmes, no kurām var secināt lietotāja preferences
2. Apmācīt dziļās mācīšanās modeli ar iegūtajām iezīmēm
3. Prognozēt, ko lietotājs dotu priekšroku, pamatojoties uz funkcijām
4. Pielāgojiet saturu, balstoties uz prognozēm par to, ko lietotājs vēlas redzēt
5. nepārtraukti koriģējiet modeli, lietotājam mijiedarbojoties ar tiešsaistes sistēmu, uzlabojot sistēmu laika gaitā.

Ņemot vērā, ka Telemus AI™ veic lielāko daļu darba, organizācija var koncentrēties uz biznesa loģiku, nevis uz tehnisko ieviešanu.

Organizatoriskie lietojumi

Tālāk ir uzskaitītas citas potenciālās lietojumprogrammas jūsu organizācijai:

• Satura pielāgošana lietotājam, lai palielinātu iegādes varbūtību
• Nodrošināt klientu apmierinātību ar pakalpojumu, kas uzlabo lietotāju saglabāšanu
• Nodrošināt, ka saturs ir aktuāls un atbilstošs lietotājam

Potenciālie un realizētie ieguvumi

Telemus AI™ ir Austrālijā bāzēts mākslīgā intelekta uzņēmums, kas nodrošina progresīvus risinājumus valdībām un uzņēmumiem. Sazinieties ar mums jau šodien, lai saņemtu bezmaksas konsultāciju par to, kā Telemus AI™ var integrēt jūsu organizācijā.