Deep Reinforcement Learning - Învățarea preferințelor individuale
Interacțiunile individuale cu sistemele online sunt acum ubicue. Multe organizații trebuie să se asigure că toți utilizatorii sunt satisfăcuți și se bucură de utilizarea unei anumite oferte de servicii, luând în considerare preferințele utilizatorilor individuali pentru a rămâne competitive. Personalizarea clienților își propune să deducă preferințele utilizatorilor și să adapteze experiența utilizatorului în consecință. Inteligența Artificială cuplată cu tehnicile de Reinforcement Learning este potrivită pentru această sarcină, deoarece rețeaua neuronală artificială oferă capacitatea de a învăța direct de la utilizator.
| Filmul A | Filmul B | Filmul C | ||
| Persoana A | 5 Stele | 3 Stele | 4 Stele | |
| Persoana B | 3 Stele | 5 Stele | 2 Stele | |
| Persoana C | 2 Stele | 3 Stele | 5 Stele |
Principiul principal este de a deduce preferințele utilizatorilor în avans pentru a deriva o matrice a preferințelor utilizatorilor bazată pe ceea ce preferă alți utilizatori cu interese similare. Perceptronul Multistrat pentru filtrarea colaborativă poate fi utilizat pentru a deduce cu precizie preferințele utilizatorilor în avans, permițând rețelei să învețe și să se adapteze pe măsură ce utilizatorii interacționează cu un sistem. Având suficiente puncte de date, sistemul devine remarcabil de precis în deducerea preferințelor utilizatorilor, deoarece persoanele care au elemente comune tind să se grupeze.
Prezentare generală a provocării organizaționale
Organizațiile sunt obligate să furnizeze servicii accesibile unui segment demografic larg și divers. Un sistem care ia în considerare preferințele utilizatorilor individuali atât programatic, cât și semantic, pentru toată lumea, este dificil de definit. Acest lucru este amplificat în special de faptul că preferințele individuale se pot schimba de la o zi la alta sau în funcție de stadiul vieții individului.
Rezolvarea acestei probleme este esențială deoarece afișarea conținutului într-un anumit mod poate fi preferabilă pentru anumiți utilizatori, în timp ce provoacă respingere din partea altor utilizatori, afectând direct plafonul de utilizatori pe care un produs îl poate atinge probabil și timpul pe care un utilizator îl petrece pe platformă. Au fost observate impacturi în lumea reală, aplicația de social media TikTok perturbând platforme consacrate precum YouTube și Instagram. În timp ce platformele menționate ulterior folosesc analiza grafurilor de social media pentru a sugera conținut, TikTok se bazează exclusiv pe informațiile furnizate de utilizator și pe o combinație de viziune computerizată, procesare a limbajului natural și analiză a metadatelor pentru a curata conținutul. A funcționat atât de bine încât retenția utilizatorilor pe platformă depășește pe cea a competitorilor.
Utilizarea învățării automate tradiționale pentru a curata conținutul este o idee bine stabilită, care ulterior a evoluat și a progresat către utilizarea rețelelor neuronale artificiale, pe măsură ce cadrele de inteligență artificială au devenit mai accesibile. Un exemplu timpuriu al utilizării învățării automate pentru a curata conținutul a fost Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), unde Netflix a solicitat propuneri de modele de învățare automată, recompensând cu 1.000.000 USD câștigătorul. Mai târziu, iterații ale acestei idei au prins contur cu setul de date MovieLens (https://movielens.org/).
Platformele actuale și viitoare vor trebui să stabilească această capacitate care utilizează rețele neuronale artificiale pentru a reinstrui și atrage utilizatori.
Date organizaționale disponibile ca intrare AI
Sursele de date disponibile pentru utilizarea în prognozarea AI sunt următoarele:
Următoarele prezintă un proces la nivel înalt pentru modul de oferire a personalizării clienților prin inteligență artificială cuplată cu metode de învățare profundă:
- Metadate ale clienților din sisteme CRM (de ex. Salesforce, Microsoft CRM)
- Istoricul achizițiilor (de ex. Amazon, Shopify)
- Marcile temporale și sumele tranzacțiilor (de ex. Sisteme PoS, Stripe, PayPal)
Metodologie de Integrare
- Captați caracteristici despre un utilizator care pot deduce preferințele utilizatorului
- Antrenați un model de învățare profundă cu caracteristicile capturate
- Preziceți ceea ce ar prefera utilizatorul pe baza caracteristicilor
- Personalizați conținutul pe baza predicțiilor cu privire la ceea ce utilizatorul dorește să vadă
- Corectați continuu modelul pe măsură ce utilizatorul interacționează cu sistemul online, îmbunătățind sistemul în timp.
Având în vedere că Telemus AI™ se ocupă de cea mai mare parte a muncii, organizația se poate concentra pe logica de business rather decât pe implementarea tehnică.
Aplicații organizaționale
Următoarele enumeră alte aplicații potențiale pentru organizația dumneavoastră:
- Personalizarea conținutului pentru un utilizator pentru a crește probabilitatea achizițiilor
- Asigurarea satisfacției clienților cu un serviciu care îmbunătățește retenția utilizatorilor
- Asigurarea că conținutul este proaspăt și relevant pentru utilizator
Beneficii Potențiale și Realizate
Telemus AI™ este o companie de inteligență artificială cu sediul în Australia care oferă soluții avansate guvernelor și întreprinderilor. Contactați-ne astăzi pentru o consultație gratuită despre modul în care Telemus AI™ poate fi integrat în organizația dumneavoastră.
