डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग - वैयक्तिक प्राधान्ये शिकणे
ऑनलाइन प्रणालींसह वैयक्तिक संवाद आता सर्वव्यापी आहेत. स्पर्धात्मक राहण्यासाठी अनेक संस्थांनी हे सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे की सर्व वापरकर्ते समाधानी आहेत आणि वैयक्तिक वापरकर्ता प्राधान्ये विचारात घेत विशिष्ट सेवा ऑफरिंगचा आनंद घेत आहेत. ग्राहक वैयक्तिकरणाचे उद्दिष्ट वापरकर्ता प्राधान्ये अनुमानित करणे आणि त्यानुसार वापरकर्ता अनुभव अनुकूल करणे हे आहे. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तंत्रांसह जोडलेली कृत्रिम बुद्धिमत्ता या कार्यासाठी योग्य आहे कारण कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क थेट वापरकर्त्याकडून शिकण्याची क्षमता प्रदान करते.
| मूव्ही A | मूव्ही B | मूव्ही C | ||
| व्यक्ती A | 5 स्टार | 3 स्टार | 4 स्टार | |
| व्यक्ती B | 3 स्टार | 5 स्टार | 2 स्टार | |
| व्यक्ती C | 2 स्टार | 3 स्टार | 5 स्टार |
मुख्य तत्त्व म्हणजे वापरकर्त्याच्या प्राधान्यांचा आधी अंदाज घेणे आणि समान स्वारस्य असलेले इतर वापरकर्ते काय पसंत करतात यावर आधारित वापरकर्ता प्राधान्यांचा मॅट्रिक्स तयार करणे. सहयोगी फिल्टरिंगसाठी मल्टिलेयर पर्सेप्ट्रॉनचा वापर वापरकर्त्यांनी प्रणालीशी संवाद साधल्यानुसार नेटवर्कला शिकू आणि स्वीकारू देऊन वापरकर्त्याच्या प्राधान्यांचा अचूक अंदाज घेण्यासाठी केला जाऊ शकतो. पुरेसे डेटा पॉइंट्स दिल्यास, समानता असलेले लोक एकाच ठिकाणी जमा होत असल्याने वापरकर्त्याच्या प्राधान्यांचा अंदाज घेण्यात प्रणाली अतिशय अचूक होते.
संस्थात्मक आव्हानाचे विहंगावलोकन
संस्थांना अशा सेवा प्रदान करणे आवश्यक आहे ज्या विविध-विविध लोकसंख्याशास्त्रीय लोकांसाठी सुलभ आहेत. प्रत्येकासाठी प्रोग्रामॅटिक आणि सिमँटिक दोन्ही पद्धतींनी वैयक्तिक वापरकर्ता प्राधान्ये विचारात घेणारी सिस्टम परिभाषित करणे आव्हानात्मक आहे. वैयक्तिक प्राधान्ये दिवसानुदिवस किंवा व्यक्तीच्या जीवनाच्या टप्प्यानुसार बदलू शकतात या वस्तुस्थितीमुळे हे विशेषतः अधिक जटिल होते.
ही समस्या सोडवणे आवश्यक आहे कारण सामग्री एका प्रकारे प्रदर्शित करणे विशिष्ट वापरकर्त्यांसाठी अधिक पसंतीचे असू शकते तर इतर वापरकर्त्यांपासून लक्ष विचलित करू शकते, ज्यामुळे थेट एखाद्या उत्पादनाला भेटण्याची शक्यता असलेल्या वापरकर्त्यांच्या संख्येवर आणि वापरकर्ता प्लॅटफॉर्मवर किती वेळ घालवतो यावर परिणाम होतो. सोशल मीडिया ॲप TikTok ने YouTube आणि Instagram सारख्या स्थापित प्लॅटफॉर्मचे व्यत्यय आणल्याबद्दल वास्तविक परिणाम दिसून आले आहेत. नंतर नमूद केलेले प्लॅटफॉर्म सामग्री सुचवण्यासाठी सोशल-मीडिया ग्राफ विश्लेषण वापरतात, तर TikTok फक्त वापरकर्त्याद्वारे प्रदान केलेल्या माहितीवर आणि सामग्री क्युरेट करण्यासाठी कॉम्प्युटर व्हिजन, नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग आणि मेटा-डेटा विश्लेषणाच्या संयोजनावर अवलंबून आहे. हे इतके चांगले काम करते की प्लॅटफॉर्मवरील वापरकर्ता टिकवून ठेवण्याचे प्रमाण स्पर्धकांपेक्षा जास्त आहे.
सामग्री निवडण्यासाठी पारंपारिक मशीन लर्निंगचा वापर ही एक सुस्थापित कल्पना आहे जी नंतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता फ्रेमवर्क अधिक सुलभ झाल्यानंतर कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क वापरण्यासाठी विकसित आणि प्रगत झाली. मशीन लर्निंगचा वापर करून सामग्री निवडण्याचे एक सुरुवातीचे उदाहरण म्हणजे नेटफ्लिक्स पुरस्कार (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), जिथे नेटफ्लिक्सने मशीन लर्निंग मॉडेलची सबमिशन मागितली आणि विजेत्याला $1,000,000 USD बक्षीस दिले. नंतर, या कल्पनेच्या पुनरावृत्त्या MovieLens डेटासेट (https://movielens.org/) सह साकार झाल्या.
वर्तमान आणि भविष्यातील प्लॅटफॉर्मना ही क्षमता स्थापित करणे आवश्यक असेल जी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कचा वापर करून वापरकर्त्यांना पुन्हा प्रशिक्षित आणि आकर्षित करते.
AI इनपुट म्हणून उपलब्ध संस्थात्मक डेटा
AI अंदाजांमध्ये वापरण्यासाठी उपलब्ध डेटा स्रोत खालीलप्रमाणे आहेत:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि डीप लर्निंग पद्धतींच्या जोडीद्वारे ग्राहकांना वैयक्तिकृत सेवा कशी प्रदान करावी याची उच्च-स्तरीय प्रक्रिया खालीलप्रमाणे आहे:
- CRM प्रणालींमधील ग्राहक मेटा-डेटा (उदा. Salesforce, Microsoft CRM)
- खरेदी इतिहास (उदा. Amazon, Shopify)
- व्यवहार टाइमस्टॅम्प आणि रक्कम (म्हणजे PoS प्रणाली, Stripe, PayPal)
एकत्रीकरण पद्धती
- वापरकर्ता प्राधान्ये अनुमानित करू शकणारे वापरकर्त्याबद्दलचे फीचर्स कॅप्चर करा
- कॅप्चर केलेल्या वैशिष्ट्यांसह डीप-लर्निंग मॉडेल तयार करा
- वैशिष्ट्यांवर आधारित वापरकर्ता काय पसंत करेल याचा अंदाज लावा
- वापरकर्त्याला काय पाहायचे आहे याच्या भविष्यवाणीवर आधारित सामग्री सानुकूलित करा
- वापरकर्ता ऑनलाइन प्रणालीशी संवाद साधल्याने प्रणाली कालांतराने सुधारत करून, मॉडेलचे सतत सुधारणा करा.
Telemus AI™ बहुतांश कामाची काळजी घेत असल्याने, संस्था तांत्रिक अंमलबजावणीपेक्षा व्यवसाय लॉजिकवर लक्ष केंद्रित करू शकते.
संस्थात्मक अनुप्रयोग
आपल्या संस्थेसाठी इतर संभाव्य अनुप्रयोगांच्या याद्या खालीलप्रमाणे आहेत:
- खरेदीची शक्यता वाढवण्यासाठी वापरकर्त्यासाठी सामग्री सानुकूलित करणे
- वापरकर्ता टाकण्याचे प्रमाण सुधारणारी सेवा देऊन ग्राहकांच्या समाधानाची खात्री करणे
- कंटेंट ताजे आणि वापरकर्त्यासाठी संबंधित असल्याची खात्री करणे
संभाव्य आणि साक्षात फायदे
Telemus AI™ ही ऑस्ट्रेलियात आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी आहे जी सरकार आणि उद्योगांना प्रगत उपाययोजना प्रदान करते. Telemus AI™ ला तुमच्या संस्थेत कसे एकत्रित केले जाऊ शकते यावरील विनामूल्य सल्ल्यासाठी आजच आमच्याशी संपर्क साधा.
