Pembelajaran Pengukuhan Mendalam - Mempelajari Keutamaan Individu
Interaksi individu dengan sistem dalam talian kini merata. Banyak organisasi perlu memastikan semua pengguna berpuas hati dan menikmati penggunaan tawaran perkhidmatan tertentu sambil mengambil kira keutamaan pengguna individu untuk kekal berdaya saing. Personalisasi pelanggan bertujuan untuk membuat inferens keutamaan pengguna dan menyesuaikan pengalaman pengguna dengan sewajarnya. Kecerdasan Buatan digandingkan dengan teknik Pembelajaran Pengukuhan sesuai untuk tugas ini kerana rangkaian neural buatan menyediakan keupayaan untuk belajar terus daripada pengguna.
| Filem A | Filem B | Filem C | ||
| Orang A | 5 Bintang | 3 Bintang | 4 Bintang | |
| Orang B | 3 Bintang | 5 Bintang | 2 Bintang | |
| Orang C | 2 Bintang | 3 Bintang | 5 Bintang |
Prinsip utama adalah untuk membuat inferens keutamaan pengguna lebih awal untuk memperoleh matriks keutamaan pengguna berdasarkan apa yang pengguna lain dengan minat serupa suka. Perceptron Berbilang Lapisan untuk penapisan kolaboratif boleh digunakan untuk membuat inferens keutamaan pengguna lebih awal dengan tepat dengan membiarkan rangkaian belajar dan menyesuaikan diri apabila pengguna berinteraksi dengan sistem. Memandangkan titik data yang mencukupi, sistem menjadi amat tepat dalam membuat inferens keutamaan pengguna kerana orang yang mempunyai persamaan cenderung untuk berkelompok.
Gambaran Keseluruhan Cabaran Organisasi
Organisasi dikehendaki menyediakan perkhidmatan yang boleh diakses oleh demografi yang luas dan pelbagai. Sistem yang mengambil kira keutamaan pengguna individualistik secara berprogram dan semantik untuk semua orang adalah mencabar untuk ditentukan. Ini terutamanya diperburuk oleh hakikat bahawa keutamaan individu boleh berubah dari hari ke hari atau bergantung pada tahap kehidupan individu.
Menyelesaikan masalah ini adalah penting kerana memaparkan kandungan dengan satu cara mungkin lebih diutamakan oleh pengguna tertentu sambil menyebabkan pengalihan kepada pengguna lain, yang secara langsung menjejaskan had pengguna yang boleh dicapai oleh produk dan jumlah masa yang dihabiskan oleh pengguna di platform. Impak dunia sebenar telah diperhatikan dengan aplikasi media sosial TikTok mengganggu platform terbina seperti YouTube dan Instagram. Walaupun platform yang disebut kemudian menggunakan analisis graf media sosial untuk mencadangkan kandungan, TikTok hanya bergantung kepada maklumat yang diberikan pengguna dan gabungan penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, dan analisis meta-data untuk memilih kandungan. Ia berfungsi dengan begitu baik sehingga pengekalan pengguna di platform melebihi pesaing.
Penggunaan pembelajaran mesin tradisional untuk mengkurasi kandungan adalah idea yang mantap yang kemudiannya berkembang dan maju kepada penggunaan rangkaian neural buatan apabila rangka kerja kecerdasan buatan menjadi lebih mudah diakses. Contoh awal menggunakan Pembelajaran Mesin untuk mengkurasi kandungan ialah Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), di mana Netflix meminta penghantaran model pembelajaran mesin dengan ganjaran $1,000,000 USD kepada pemenang. Kemudian, iterasi idea ini terhasil dengan set data MovieLens (https://movielens.org/).
Platform semasa dan masa hadapan akan dikehendaki untuk mewujudkan keupayaan ini yang menggunakan rangkaian neural buatan untuk melatih semula dan menarik pengguna.
Data Organisasi Tersedia sebagai Input AI
Sumber data yang tersedia untuk digunakan dalam peramalan AI adalah seperti berikut:
Berikut menyediakan proses peringkat tinggi tentang cara memberikan pemperibadian pelanggan melalui kecerdasan buatan digandingkan dengan kaedah pembelajaran mendalam:
- Meta-data pelanggan daripada sistem CRM (iaitu Salesforce, Microsoft CRM)
- Sejarah Pembelian (cth. Amazon, Shopify)
- Cap masa transaksi dan jumlah (iaitu Sistem PoS, Stripe, PayPal)
Metodologi Integrasi
- Menangkap ciri tentang pengguna yang boleh membuat inferens keutamaan pengguna
- Latih model pembelajaran mendalam dengan ciri yang ditangkap
- Meramalkan apa yang pengguna akan lebih gemar berdasarkan ciri
- Sesuaikan kandungan berdasarkan ramalan untuk apa yang pengguna ingin lihat
- Betulkan model secara berterusan apabila pengguna berinteraksi dengan sistem dalam talian, menambah baik sistem dari semasa ke semasa.
Memandangkan Telemus AI™ mengendalikan kebanyakan kerja, organisasi boleh memberi tumpuan kepada logik perniagaan dan bukannya pelaksanaan teknikal.
Aplikasi Organisasi
Berikut menyenaraikan potensi aplikasi lain untuk organisasi anda:
- Menyesuaikan kandungan untuk pengguna bagi meningkatkan kemungkinan pembelian
- Memastikan kepuasan pelanggan dengan perkhidmatan yang meningkatkan pengekalan pengguna
- Memastikan kandungan sentiasa baharu dan relevan kepada pengguna
Manfaat Berpotensi dan Direalisasikan
Telemus AI™ ialah syarikat kecerdasan buatan berpangkalan di Australia yang menyediakan penyelesaian termaju kepada kerajaan dan perusahaan. Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang cara Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.
