Kujifunza Kwa Kina Kwa Marudio - Kujifunza Mapendeleo ya Kibinafsi

Mwingiliano binafsi na mifumo ya mtandaoni sasa umekuwepo kila mahali. Shirika nyingi lazima zihakikishe kwamba watumiaji wote wanaridhika na kufurahia kutumia huduma fulani iliyotolewa huku wakizingatia mapendeleo ya kibinafsi ya mtumiaji ili kubaki washindani. Ubinafsishaji wa wateja unalenga kubashiri mapendeleo ya mtumiaji na kubadilisha uzoefu wa mtumiaji kulingana na hivyo. Akili Bandia pamoja na mbinu za Kujifunza Kwa Uimarishaji inafaa kwa kazi hii kwani mtandao wa neva bandia unatoa uwezo wa kujifunza moja kwa moja kutoka kwa mtumiaji.

Maendeleo katika mwingiliano kati ya binadamu na kompyuta yamefanya iwe rahisi kutoa mifumo inayopatikana kwa watu wote kwa huduma zilizo sanifishwa, ikiwa ni pamoja na ushirikiano mtandaoni (Slack, Microsoft Teams), barua pepe (Gmail, Outlook), utawala (MyGov) na benki (CommBank, ANZ). Hata hivyo, kuzingatia ubinafsishaji wa mtumiaji kwa huduma kama vile mitandao ya kijamii (Facebook, Instagram, TikTok), huduma za kutiririsha (Netflix, Disney+), na ununuzi mtandaoni (Amazon, Shopify) ni ngumu zaidi kutokana na aina kubwa ya mapendeleo ya kibinafsi.

Maendeleo ya hivi karibuni katika kujifunza kwa kina yamesababisha mifumo bora ya kupendekeza inayobinafsisha maudhui tofauti kwa kila mtumiaji na imeonyesha faida kubwa. Mafunzo haya yatachunguza jinsi ya kutumia uelewa wa kina kubinafsisha maudhui ya ununuzi. Mbinu zinazojadiliwa zinaweza kutumika katika nyanja mbalimbali.

Kutatua Tatizo kupitia Akili Bandia

Kina & Mitandao ya Msalabani mara nyingi hutumika katika mifumo ya mapendekezo inayotegemea akili bandia ili kuendeleza mchakato unaojulikana kama Uchujaji wa Kushirikiana.

	Filamu A	Filamu B	Filamu C
Mtu A	Nyota 5	Nyota 3	Nyota 4
Mtu B	Nyota 3	Nyota 5	Nyota 2
Mtu C	Nyota 2	Nyota 3	Nyota 5

Kanuni kuu ni kubaini mapendeleo ya watumiaji mapema ili kupata matriksi ya mapendeleo ya watumiaji kulingana na yanayopendwa na watumiaji wengine wenye masilahi sawia. Multilayer Perceptron kwa ajili ya uchujaji shirikishi inaweza kutumiwa kubaini kwa usahihi mapendeleo ya watumiaji mapema kwa kufanya mtandao ujifunze na kubadilika wakati watumiaji wanapoingiliana na mfumo. Ikiwa kuna pointi za kutosha za data, mfumo unakuwa sahihi sana katika kubaini mapendeleo ya watumiaji kwani watu wenye sifa sawa huchanganyikana kwenye kundi.

Muhtasari wa Changamoto ya Shirika

Mashirika yanahitajika kutoa huduma zinazopatikana kwa demografia pana na tofauti. Mfumo unaozingatia mapendeleo ya mtu binafsi kiprogramu na kisemantiki kwa kila mtu ni changamoto kufafanua. Hili linazidishwa haswa na ukweli kwamba mapendeleo ya mtu binafsi yanaweza kubadilika siku hadi siku au kulingana na hatua ya maisha ya mtu huyo.

Kutatua tatizo hili ni muhimu kwa sababu kuonyesha maudhui kwa njia moja kunaweza kuwa bora kwa watumiaji wengine huku ukisababisha usumbufu kwa watumiaji wengine, hali inayoathiri moja kwa moja kikomo cha idadi ya watumiaji bidhaa inayoweza kufikia na muda mtumiaji anatumia kwenye jukwaa. Athari za ulimwengu halisi zimeonekana na programu ya mitandao ya kijamii TikTok ikivuruba majukwaa yaliyoanzishwa kama YouTube na Instagram. Wakati majukwaa yaliyotajwa baadaye yanatumia uchambuzi wa grafu ya mitandao ya kijamii kupendekeza maudhui, TikTok inategemea tu taarifa zinazotolewa na mtumiaji na mchanganyiko wa maono ya kompyuta, usindikaji wa lugha asilia, na uchambuzi wa meta-data ili kuratibu maudhui. Imefanya kazi vizuri sana kiasi kwamba ubaki wa watumiaji kwenye jukwaa unazidi washindani.

Matumizi ya kujifunza kwa mashine cha jadi kuratibu yaliyomo ni wazo lililojikita ambalo baadaye lilibadilika na kuendelea hadi kutumia mtandao wa neva za bandia kadri mifumo ya akili bandia ilivyokuwa inapatikana zaidi. Mfano wa mapema wa kutumia Kujifunza kwa Mashine kuratibu yaliyomo ulikuwa Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), ambapo Netflix iliituma wasilisho wa mifano ya kujifunza kwa mashine na kutoa tuzo ya $1,000,000 USD kwa mshindi. Baadaye, marudio ya wazo hili yalitimia kwa seti ya data ya MovieLens (https://movielens.org/).

Majukwaa ya sasa na ya baadaye yatahitajika kuanzisha uwezo huu unaotumia mitandao ya neva bandia kutoa mafunzo upya na kuvutia watumiaji.

Data ya Shirika Inayopatikana kama Ingizo la AI

Vyanzo vya data vinavyopatikana kwa matumizi katika utabiri wa AI ni kama ifuatavyo:

Yafuatayo hutoa mchakato wa kiwango cha juu wa jinsi ya kutoa ubinafsishaji wa wateja kupitia akili bandia pamoja na njia za kujifunza kwa kina:

Meta-data ya mteja kutoka kwa mifumo ya CRM (yaani Salesforce, Microsoft CRM)
Historia ya Ununuzi (yaani Amazon, Shopify)
Alama za wakati za muamala na kiasi (yaani, Mifumo ya PoS, Stripe, PayPal)

Mbinu ya Ushirikiano

Kukamata vipengele kuhusu mtumiaji ambavyo vinaweza kutoa mapendekezo ya mtumiaji
Fundisha mfumo wa kujifunza kwa kina (deep-learning) kwa vipengele vilivyokamatwa
Tabiri kile ambacho mtumiaji angependa kulingana na vipengele
Binafsisha maudhui kulingana na utabiri kwa kile mtumiaji anachotaka kuona
Rekebisha mfano kwa kuendelea kadri mtumiaji anavyoshirikiana na mfumo wa mtandaoni, ukiboresha mfumo kwa muda.

Tukizingatia Telemus AI™ inashughulikia kazi nyingi, shirika linaweza kulenga mantiki ya biashara badala ya utekelezaji wa kiufundi.

Matumizi ya Shirika

Yafuatayo yanaorodhesha matumizi mengine yanayowezekana kwa shirika lako:

Kubadilisha maudhui kwa mtumiaji ili kuongeza uwezekano wa ununuzi
Kuhakikisha kuridhika kwa wateja kwa huduma inayoboresha ubaki wa watumiaji
Kuhakikisha maudhui ni mapya na yanayohusiana na mtumiaji

Faida Zinazowezekana na Zilizotimizwa

Telemus AI™ ni kampuni ya akili bandia iliyoko Australia inayotoa suluhisho za hali ya juu kwa serikali na biashara. Wasiliana nasi leo kwa ushauri wa bila malipo juu ya jinsi Telemus AI™ inavyoweza kuunganishwa katika shirika lako.

Lebo