ਡੂਪ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ - ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤਰਜੀਹਾਂ ਸਿੱਖਣਾ
ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਯੂਜ਼ਰ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੇਵਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਅਨੰਦ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਯੂਜ਼ਰ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
| ਮੂਵੀ A | ਮੂਵੀ B | ਮੂਵੀ C | ||
| ਵਿਅਕਤੀ A | 5 ਸਟਾਰਸ | 3 ਸਟਾਰਸ | 4 ਸਟਾਰਸ | |
| ਵਿਅਕਤੀ B | 3 ਸਟਾਰਸ | 5 ਸਟਾਰਸ | 2 ਸਟਾਰਸ | |
| ਵਿਅਕਤੀ C | 2 ਸਟਾਰਸ | 3 ਸਟਾਰਸ | 5 ਸਟਾਰਸ |
ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ-ਜੁਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਪਰਸੈਪਟ੍ਰੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਿੱਖਦਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਾਫੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਂਝੇ ਗੁਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਵੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸੰਖੇਪ
ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਵਿਭਿੰਨ ਜਨਸੰਖਿਆ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣ। ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਅਤੇ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤੱਥ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਦਿਨ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਜੀਵਨ ਪੜਾਅ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਕੁਝ ਖਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਭਟਕਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਅਧਿਕਤਮ ਸੀਮਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਬਿਤਾਏ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਐਪ TikTok ਨਾਲ YouTube ਅਤੇ Instagram ਵਰਗੇ ਸਥਾਪਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇਖੇ ਗਏ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਮੱਗਰੀ ਸੁਝਾਉਣ ਲਈ ਸੋਸ਼ਲ-ਮੀਡੀਆ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, TikTok ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੈਟਾ-ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸੁਮੇਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਿਊਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਇੰਨਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰੀਟੈਂਸ਼ਨ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ।
ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਿਊਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋ ਗਏ। ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਿਊਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਇਨਾਮ (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਮੰਗੀਆਂ ਅਤੇ ਜੇਤੂ ਨੂੰ $1,000,000 USD ਇਨਾਮ ਦਿੱਤਾ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ MovieLens ਡਾਟਾਸੈੱਟ (https://movielens.org/) ਨਾਲ ਸਫਲ ਹੋਏ।
ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
AI ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾ
AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ:
ਹੇਠਾਂ ਇਹ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਗਾਹਕ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ:
- CRM ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਗਾਹਕ ਮੈਟਾ-ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Salesforce, Microsoft CRM)
- ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ (ਯਾਨੀ Amazon, Shopify)
- ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਅਤੇ ਰਕਮਾਂ (ਭਾਵ PoS ਸਿਸਟਮ, Stripe, PayPal)
ਏਕੀਕਰਨ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਧੀ
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਣ
- ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਡੀਪ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਓ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵੇਗਾ
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ
- ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰੋ।
ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ Telemus AI™ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਜਿਕ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਹੇਠਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:
- ਖਰੀਦਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਰੀਟੈਂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਾਲੀ ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਤਾਜ਼ਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ
ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਲਾਭ
Telemus AI™ ਇੱਕ ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਉੱਨਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਸਲਾਹ ਲਈ ਕਿ Telemus AI™ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
