ഡീപ് റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് - വ്യക്തിഗത മുൻഗണനകൾ പഠിക്കൽ
ഓൺലൈൻ സിസ്റ്റങ്ങളുമായുള്ള വ്യക്തിഗത ഇടപെടലുകൾ ഇപ്പോൾ എല്ലായിടത്തും സാധാരണമാണ്. മത്സരപരമായി നിലനിൽക്കാൻ വ്യക്തിഗത ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ തന്നെ എല്ലാ ഉപയോക്താക്കളും തൃപ്തരാകുകയും ഒരു പ്രത്യേക സേവനം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആസ്വദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് പല സ്ഥാപനങ്ങളും ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ അനുമാനിക്കാനും അതനുസരിച്ച് ഉപയോക്തൃ അനുഭവം പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും ഉപഭോക്തൃ വ്യക്തിഗതവൽക്കരണം ലക്ഷ്യമിടുന്നു. കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോക്താവിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പഠിക്കാനുള്ള കഴിവ് നൽകുന്നതിനാൽ റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച കൃത്രിമ ബുദ്ധി ഈ ജോലിക്ക് അനുയോജ്യമാണ്.
| മൂവി A | മൂവി B | മൂവി C | ||
| വ്യക്തി A | 5 നക്ഷത്രങ്ങൾ | 3 നക്ഷത്രങ്ങൾ | 4 നക്ഷത്രങ്ങൾ | |
| വ്യക്തി B | 3 നക്ഷത്രങ്ങൾ | 5 നക്ഷത്രങ്ങൾ | 2 നക്ഷത്രങ്ങൾ | |
| വ്യക്തി C | 2 നക്ഷത്രങ്ങൾ | 3 നക്ഷത്രങ്ങൾ | 5 നക്ഷത്രങ്ങൾ |
പ്രധാന തത്വം ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ മുൻകൂട്ടി അനുമാനിക്കുകയും, സമാന താൽപ്പര്യങ്ങളുള്ള മറ്റ് ഉപയോക്താക്കൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകളുടെ ഒരു മാട്രിക്സ് ഉരുത്തിരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗിനായുള്ള മൾട്ടിലേയർ പെർസെപ്ട്രോൺ ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു സിസ്റ്റവുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ നെറ്റ്വർക്കിനെ പഠിപ്പിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ കൃത്യമായി മുൻകൂട്ടി അനുമാനിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. മതിയായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ നൽകിയാൽ, പൊതുവായ സവിശേഷതകളുള്ള ആളുകൾ ഒരു ക്ലസ്റ്ററിലേക്ക് പ്രവണിക്കുന്നതിനാൽ ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ അനുമാനിക്കുന്നതിൽ സിസ്റ്റം ശ്രദ്ധേയമാംവിധം കൃത്യമായിത്തീരുന്നു.
ഓർഗനൈസേഷണൽ വെല്ലുവിളിയുടെ അവലോകനം
വൈവിധ്യമാർന്ന വലിയ ജനസംഖ്യാപരമായ വിഭാഗത്തിന് പ്രവേശനക്ഷമമായ സേവനങ്ങൾ നൽകേണ്ടത് ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെ ബാധ്യതയാണ്. എല്ലാവർക്കും വേണ്ടിയും പ്രോഗ്രാമാറ്റിക്കായും സെമാന്റിക്കായും വ്യക്തിഗത ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ കണക്കിലെടുത്തുകൊണ്ടുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം നിർവചിക്കുക എന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്. വ്യക്തിഗത മുൻഗണനകൾ ദിവസേന മാറാം അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിയുടെ ജീവിതഘട്ടത്തിനനുസരിച്ച് മാറാം എന്ന വസ്തുത ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാക്കുന്നു.
ഉള്ളടക്കം ഒരേ രീതിയിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത് ചില ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മികച്ചതായിരിക്കാം, എന്നാൽ മറ്റ് ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്ന് വിമുഖത ഉണ്ടാക്കാം, ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന് നേടാൻ കഴിയാവുന്ന ഉപയോക്തൃ പരിധിയെയും ഒരു ഉപയോക്താവ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ചെലവഴിക്കുന്ന സമയത്തെയും നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നതിനാൽ ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നത് അത്യാവശ്യമാണ്. YouTube, Instagram പോലെയുള്ള സ്ഥാപിത പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളെ തകർക്കുന്ന സോഷ്യൽ മീഡിയ ആപ്പായ TikTok-നൊപ്പം യഥാർത്ഥ ലോക സ്വാധീനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. പിന്നീട് പറഞ്ഞ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഉള്ളടക്കം നിർദ്ദേശിക്കാൻ സോഷ്യൽ-മീഡിയ ഗ്രാഫ് അനാലിസിസ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, TikTok ഉള്ളടക്കം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഉപയോക്തൃ-നൽകിയ വിവരങ്ങളെയും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്വറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, മെറ്റാ-ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തെയും മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നു. അത് വളരെ ഫലപ്രദമായതിനാൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമിലെ ഉപയോക്തൃ നിലനിർത്തൽ മത്സരാർത്ഥികളെക്കാൾ മികച്ചതാണ്.
ഉള്ളടക്കം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് നന്നായി സ്ഥാപിച്ച ഒരു ആശയമാണ്, പിന്നീട് കൃത്രിമബുദ്ധി ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ കൂടുതൽ ലഭ്യമായതോടെ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലേക്ക് പരിണമിക്കുകയും പുരോഗമിക്കുകയും ചെയ്തു. ഉള്ളടക്കം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു നേരത്തെയുള്ള ഉദാഹരണം Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) ആയിരുന്നു, അവിടെ വിജയിക്ക് $1,000,000 USD സമ്മാനം നൽകിക്കൊണ്ട് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ സമർപ്പണങ്ങൾക്കായി Netflix ആഹ്വാനം ചെയ്തു. പിന്നീട്, ഈ ആശയത്തിന്റെ പുനരാവൃത്തികൾ MovieLens ഡാറ്റാസെറ്റിലൂടെ (https://movielens.org/) ഫലപ്രദമായി.
ഉപയോക്താക്കളെ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കാനും ആകർഷിക്കാനും കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഈ ശേഷി സ്ഥാപിക്കേണ്ടത് നിലവിലെയും ഭാവിയിലെയും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്ക് ആവശ്യമായിരിക്കും.
AI ഇൻപുട്ടായി ലഭ്യമായ ഓർഗനൈസേഷണൽ ഡാറ്റ
AI ഫോർകാസ്റ്റിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ലഭ്യമായ ഡാറ്റ സോഴ്സുകൾ താഴെ പറയുന്നവയാണ്:
കൃത്രിമ ബുദ്ധിയും ഡീപ്പ് ലേണിംഗ് രീതികളും കൂടിച്ചേർന്ന് ഉപഭോക്തൃ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ എങ്ങനെ നൽകാം എന്നതിനുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രക്രിയ താഴെ നൽകുന്നു:
- CRM സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഉപഭോക്തൃ മെറ്റാ-ഡാറ്റ (അതായത് Salesforce, Microsoft CRM)
- വാങ്ങൽ ചരിത്രം (അതായത് Amazon, Shopify)
- ഇടപാട് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളും തുകകളും (അതായത് PoS Systems, Stripe, PayPal)
സംയോജന രീതിശാസ്ത്രം
- ഉപയോക്തൃ മുൻഗണനകൾ അനുമാനിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ഫീച്ചറുകൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുക
- പിടിച്ചെടുത്ത ഫീച്ചറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡീപ്-ലേണിംഗ് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുക
- സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപയോക്താവ് എന്താണ് ഇഷ്ടപ്പെടുന്നതെന്ന് പ്രവചിക്കുക
- ഉപയോക്താവ് കാണാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതിനായുള്ള പ്രവചനങ്ങളിലൂടെ ഉള്ളടക്കം വ്യക്തിഗതവൽക്കരിക്കുക
- ഉപയോക്താവ് ഓൺലൈൻ സിസ്റ്റവുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ മോഡൽ തുടർച്ചയായി തിരുത്തുക, കാലക്രമേണ സിസ്റ്റം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
Telemus AI™ മിക്ക ജോലികളും ഏറ്റെടുക്കുന്നതിനാൽ, സ്ഥാപനത്തിന് സാങ്കേതിക നടപ്പിലാക്കലിനേക്കാൾ ബിസിനസ്സ് ലോജിക്കിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും.
ഓർഗനൈസേഷണൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിനുള്ള മറ്റ് സാധ്യമായ പ്രയോഗങ്ങൾ താഴെ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു:
- വാങ്ങുന്നതിനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഒരു ഉപയോക്താവിനായി ഉള്ളടക്കം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുക
- ഉപയോക്തൃ നിലനിർത്തൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന സേവനത്തിലൂടെ ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി ഉറപ്പാക്കൽ
- ഉള്ളടക്കം പുതിയതും ഉപയോക്താവിന് പ്രസക്തമായതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കൽ
സാധ്യമായതും കൈവരിച്ചതുമായ പ്രയോജനങ്ങൾ
Telemus AI™ സർക്കാരുകൾക്കും സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും വിപുലമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്ന ഓസ്ട്രേലിയ ആസ്ഥാനമായുള്ള ഒരു കൃത്രിമബുദ്ധി കമ്പനിയാണ്. Telemus AI™ നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനിൽ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു സൗജന്യ കൺസൾട്ടേഷനുവേണ്ടി ഇന്ന് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക.
