Duboko pojačano učenje - Učenje individualnih preferencija
Individualne interakcije sa mrežnim sistemima su sada svuda prisutne. Mnoge organizacije moraju osigurati da su svi korisnici zadovoljni i da uživaju u korišćenju određene ponude usluga, uzimajući u obzir individualne preferencije korisnika kako bi ostale konkurentne. Personalizacija klijenata ima za cilj da zaključi preferencije korisnika i prilagodi korisničko iskustvo u skladu sa tim. Veštačka inteligencija u kombinaciji sa tehnikama učenja potkrepljivanjem je pogodna za ovaj zadatak jer veštačka neuronska mreža pruža sposobnost učenja direktno od korisnika.
| Film A | Film B | Film C | ||
| Osoba A | 5 zvezdica | 3 zvezdice | 4 zvezdice | |
| Osoba B | 3 zvezdice | 5 zvezdica | 2 zvezdice | |
| Osoba C | 2 zvezdice | 3 zvezdice | 5 zvezdica |
Glavni princip je da se preferencije korisnika unapred zaključe kako bi se izvela matrica preferencija korisnika na osnovu onoga što drugi korisnici sa sličnim interesima preferiraju. Višeslojni perceptron za kolaborativno filtriranje može se koristiti za tačno zaključivanje preferencija korisnika unapred tako što će mreža učiti i prilagođavati se dok korisnici komuniciraju sa sistemom. Uz dovoljno tačaka podataka, sistem postaje izuzetno tačan u zaključivanju preferencija korisnika jer ljudi koji imaju zajedničke osobine teže da se grupišu.
Pregled organizacionog izazova
Organizacije su dužne da pruže usluge koje su dostupne širokoj i raznolikoj demografiji. Sistem koji uzima u obzir individualne preferencije korisnika, kako programski tako i semantički za svakoga, teško je definisati. To je posebno pojačano činjenicom da se individualne preferencije mogu menjati iz dana u dan ili u zavisnosti od faze života pojedinca.
Rešavanje ovog problema je od suštinskog značaja jer prikazivanje sadržaja na jedan način može biti poželjno za određene korisnike, dok može odvratiti druge korisnike, što direktno utiče na gornju granicu broja korisnika koje proizvod može verovatno da ostvari i na količinu vremena koju korisnik provodi na platformi. Primećeni su stvarni uticaji sa aplikacijom za društvene mreže TikTok koja remoti uspostavljene platforme kao što su YouTube i Instagram. Dok gore pomenute platforme koriste analizu grafova društvenih mreža za predlaganje sadržaja, TikTok se oslanja isključivo na informacije koje pružaju korisnici i kombinaciju računarskog vida, obrade prirodnog jezika i analize metapodataka za kuriranje sadržaja. To je funkcionisalo tako dobro da zadržavanje korisnika na platformi premašuje konkurenciju.
Korišćenje tradicionalnog mašinskog učenja za kuriranje sadržaja je dobro utvrđena ideja koja se kasnije razvila i napredovala do korišćenja veštačkih neuronskih mreža, kako su okviri veštačke inteligencije postajali pristupačniji. Rani primer korišćenja mašinskog učenja za kuriranje sadržaja bio je Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), gde je Netflix tražio podnošenje modela mašinskog učenja, dodeljujući nagradu od 1.000.000 USD pobedniku. Kasnije su iteracije ove ideje zaživele kroz MovieLens skup podataka (https://movielens.org/).
Trenutne i buduće platforme biće potrebne da uspostave ovu sposobnost koja koristi veštačke neuronske mreže za preobuku i privlačenje korisnika.
Organizacioni podaci dostupni kao AI ulaz
Izvori podataka dostupni za upotrebu u AI predviđanju su sledeći:
Sledeće pruža proces na visokom nivou za to kako pružiti personalizaciju kupaca putem veštačke inteligencije uparene sa metodama dubokog učenja:
- Meta-podaci kupaca iz CRM sistema (npr. Salesforce, Microsoft CRM)
- Istorija kupovine (npr. Amazon, Shopify)
- Vremenske oznake i iznosi transakcija (tj. PoS sistemi, Stripe, PayPal)
Metodologija integracije
- Snimite karakteristike o korisniku koje mogu otkriti korisničke preferencije
- Trenirajte model dubokog učenja sa uhvaćenim karakteristikama
- Predvidite šta korisnik bi preferirao na osnovu funkcija
- Prilagođavanje sadržaja na osnovu predviđanja onoga što korisnik želi da vidi
- Kontinuirano ispravljajte model dok korisnik komunicira sa online sistemom, poboljšavajući sistem tokom vremena.
S obzirom da Telemus AI™ obavlja veći deo posla, organizacija može da se fokusira na poslovnu logiku umesto na tehničku implementaciju.
Organizacione aplikacije
Sledeće navodi druge potencijalne aplikacije za vašu organizaciju:
- Prilagođavanje sadržaja za korisnika radi povećanja verovatnoće kupovine
- Osiguranje zadovoljstva klijenata uslugom koja poboljšava zadržavanje korisnika
- Osiguranje da je sadržaj svež i relevantan za korisnika
Potencijalne i ostvarene prednosti
Telemus AI™ je australijska kompanija za veštačku inteligenciju koja pruža napredna rešenja za vlade i preduzeća. Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrisati u vašu organizaciju.
