Mësimi i Thellë i Përforcimit - Mësimi i Preferencave Individuale
Ndërveprimet individuale me sistemet online janë tani kudo. Shumë organizata duhet të sigurojnë që të gjithë përdoruesit të jenë të kënaqur dhe të kenë kënaqësi në përdorimin e një oferte të caktuar shërbimi, ndërkohë që marrin parasysh preferencat individualiste të përdoruesve për të mbetur konkurruese. Personalizimi i klientit synon të nxjerrë preferencat e përdoruesit dhe të përshtatë përvojën e përdoruesit në përputhje me rrethanat. Inteligjenca Artificiale e kombinuar me teknikat e Mësimit të Përforcimit është e përshtatshme për këtë detyrë pasi rrjeti artificial nervor ofron aftësinë e të mësuarit drejtpërdrejt nga përdoruesi.
| Filmi A | Filmi B | Filmi C | ||
| Personi A | 5 Yje | 3 Yje | 4 Yje | |
| Personi B | 3 Yje | 5 Yje | 2 Yje | |
| Personi C | 2 Yje | 3 Yje | 5 Yje |
Parimi kryesor është të nxjerrë preferencat e përdoruesit paraprakisht për të derivuar një matricë preferencash të përdoruesit bazuar në atë që përdoruesit e tjerë me interesa të ngjashëm preferojnë. Multilayer Perceptron për filtrimin bashkëpunues mund të përdoret për të nxjerrë saktë preferencat e përdoruesit paraprakisht duke e bërë rrjetin të mësojë dhe përshtatet ndërsa përdoruesit ndërveprojnë me një sistem. Me sa mjaft pika të dhënash, sistemi bëhet jashtëzakonisht i saktë në nxjerrjen e preferencave të përdoruesit pasi njerëzit që kanë pika të përbashkëta kanë tendencë të grupohen.
Përmbledhje e Sfidës Organizative
Organizatat kërkohet të ofrojnë shërbime që janë të aksesueshme për një demografi të gjerë dhe të larmishme. Një sistem që merr parasysh preferencat individualiste të përdoruesit si në mënyrë programatike ashtu dhe semantike për të gjithë është sfidues për t'u përcaktuar. Kjo komplikohet veçanërisht nga fakti që preferencat individuale mund të ndryshojnë ditë-për-ditë ose në varësi të fazës së jetës së individit.
Zgjidhja e këtij problemi është thelbësore sepse shfaqja e përmbajtjes në një mënyrë mund të jetë e preferueshme për përdorues specifikë ndërkohë që shkakton shmangie te përdoruesit e tjerë, duke ndikuar drejtpërdrejt në tavanin e përdoruesve që një produkt mund të arrijë dhe në sasinë e kohës që një përdorues kalon në platformë. Janë vërejtur ndikime në botën reale me aplikacionin e mediave sociale TikTok që po çrregullon platforma të vendosura si YouTube dhe Instagram. Ndërsa platformat e përmendura më vonë përdorin analizën e grafikut të mediave sociale për të sugjeruar përmbajtje, TikTok mbështetet vetëm në informacionin e dhënë nga përdoruesi dhe një kombinim të shikimit kompjuterik, përpunimit të gjuhës natyrale dhe analizës së meta-të dhënave për të kuruar përmbajtjen. Ka funksionuar kaq mirë saqë mbajtja e përdoruesve në platformë i tepron konkurrentëve.
Përdorimi i machine learning tradicional për të kuruar përmbajtjen është një ide e mirëvendosur që më vonë u zhvillua dhe progresoi në përdorimin e rrjeteve nervore artificiale ndërsa kornizat e inteligjencës artificiale u bënë më të aksesueshme. Një shembull i hershëm i përdorimit të Machine Learning për të kuruar përmbajtjen ishte Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), ku Netflix kërkoi dorëzime të modeleve të machine learning duke shpërblyer $1,000,000 USD fituesit. Më vonë, iteracionet e kësaj ideje u realizuan me dataset-in MovieLens (https://movielens.org/).
Platformat aktuale dhe të ardhme do të duhet të vendosin këtë aftësi që përdor rrjete nervore artificiale për të ripërgatitur dhe tërhequr përdoruesit.
Të Dhëna Organizative të Disponueshme si Hyrje AI
Burimet e të dhënave të disponueshme për përdorim në parashikimin AI janë si më poshtë:
Më poshtë jepet një proces i nivelit të lartë se si të ofrohet personalizimi i klientit përmes inteligjencës artificiale i lidhur me metodat e mësimit të thellë:
- Meta-të dhëna të klientit nga sistemet CRM (p.sh. Salesforce, Microsoft CRM)
- Historiku i Blerjeve (p.sh. Amazon, Shopify)
- Vula kohore e transaksioneve dhe shumat (p.sh. Sistemet PoS, Stripe, PayPal)
Metodologjia e Integrit
- Kapni karakteristika rreth një përdoruesi që mund të nxjerrin preferencat e përdoruesit
- Stërvitni një model mësimi të thellë me karakteristikat e kapura
- Parashikoni atë që përdoruesi do të preferonte bazuar në veçoritë
- Personalizo përmbajtjen bazuar në parashikimet për atë që përdoruesi dëshiron të shohë
- Korrigjoni vazhdimisht modelin ndërsa përdoruesi ndërvepron me sistemin online, duke përmirësuar sistemin me kalimin e kohës.
Duke pasur Telemus AI™ kujdeset për pjesën më të madhe të punës, organizata mund të përqendrohet në logjikën e biznesit në vend të zbatimit teknik.
Aplikime Organizative
Më poshtë listohen aplikacione potenciale të tjera për organizatën tuaj:
- Personalizimi i përmbajtjes për një përdorues për të rritur gjasat e blerjeve
- Sigurimi i kënaqësisë së klientit me një shërbim që përmirëson mbajtjen e përdoruesit
- Sigurimi që përmbajtja të jetë e freskët dhe relevante për përdoruesin
Përfitimet Potenciale dhe të Realizuara
Telemus AI™ është një kompani e inteligjencës artificiale me bazë në Australi që ofron zgjidhje të avancuara për qeveritë dhe ndërmarrjet. Na kontaktoni sot për një konsultim falas se si Telemus AI™ mund të integrohet në organizatën tuaj.
