ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல் - தனிப்பட்ட விருப்பங்களைக் கற்றல்
ஆன்லைன் அமைப்புகளுடனான தனிப்பட்ட தொடர்புகள் இப்போது எங்கும் நிறைந்துள்ளன. போட்டித்தன்மையைத் தக்க வைத்துக்கொள்ள பல நிறுவனங்கள் தனிப்பட்ட பயனர் விருப்பத்தேர்வுகளைக் கருத்தில் கொண்டு, அனைத்து பயனர்களும் திருப்தி அடைந்து ஒரு குறிப்பிட்ட சேவை வழங்கலைப் பயன்படுத்துவதை அனுபவிப்பதை உறுதி செய்ய வேண்டும். வாடிக்கையாளர் தனிப்பயனாக்கம் என்பது பயனர் விருப்பத்தேர்வுகளை அனுமானித்து, பயனர் அனுபவத்தை அதற்கேற்ப மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. செயற்கை நுண்ணறிவு இணைக்கப்பட்ட வலுவூட்டல் கற்றல் நுட்பங்கள் இந்தப் பணிக்கு ஏற்றதாக உள்ளன, ஏனெனில் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயனரிடமிருந்து நேரடியாகக் கற்றுக்கொள்ளும் திறனை வழங்குகிறது.
| திரைப்படம் A | திரைப்படம் B | திரைப்படம் C | ||
| நபர் A | 5 நட்சத்திரங்கள் | 3 நட்சத்திரங்கள் | 4 நட்சத்திரங்கள் | |
| நபர் B | 3 நட்சத்திரங்கள் | 5 நட்சத்திரங்கள் | 2 நட்சத்திரங்கள் | |
| நபர் C | 2 நட்சத்திரங்கள் | 3 நட்சத்திரங்கள் | 5 நட்சத்திரங்கள் |
முக்கிய கொள்கை என்னவென்றால், ஒத்த ஆர்வங்களைக் கொண்ட பிற பயனர்கள் விரும்புவதை அடிப்படையாகக் கொண்டு பயனர் விருப்பத்தேர்வுகளின் அணியை உருவாக்க பயனர் விருப்பத்தேர்வுகளை முன்கூட்டியே அனுமானிப்பதாகும். கூட்டுறவு வடிகட்டலுக்கான மல்டிலேயர் பெர்செப்ட்ரான், பயனர்கள் ஒரு அமைப்புடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது நெட்வொர்க் கற்றுக்கொண்டு தழுவுவதன் மூலம் பயனர் விருப்பத்தேர்வுகளை முன்கூட்டியே துல்லியமாக அனுமானிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். போதுமான தரவு புள்ளிகள் வழங்கப்பட்டால், பொதுவானவைகளைக் கொண்ட நபர்கள் ஒரு கொத்தாக ஒன்றிணையும் தன்மையைக் கொண்டிருப்பதால், பயனர் விருப்பத்தேர்வுகளை அனுமானிப்பதில் அமைப்பு குறிப்பிடத்தக்க துல்லியத்தைப் பெறுகிறது.
அமைப்புசார் சவாலின் கண்ணோட்டம்
அமைப்புகள் பரந்த பல்வகை மக்கள்தொகைக்கு அணுகக்கூடிய சேவைகளை வழங்க வேண்டும். ஒவ்வொருவருக்கும் தனிப்பட்ட பயனர் விருப்பங்களை நிரல் ரீதியாகவும் மற்றும் அர்த்தவியல் ரீதியாகவும் கருத்தில் கொள்ளும் ஒரு அமைப்பை வரையறுப்பது சவாலானது. தனிப்பட்ட விருப்பங்கள் நாளுக்கு நாள் அல்லது தனிநபரின் வாழ்க்கை நிலையைப் பொறுத்து மாறக்கூடும் என்பதால் இது குறிப்பாக சிக்கலாகிறது.
இந்தப் பிரச்சினையைத் தீர்ப்பது அவசியம், ஏனெனில் உள்ளடக்கத்தை ஒரு வகையில் காட்சிப்படுத்துவது குறிப்பிட்ட பயனர்களுக்கு விருப்பமானதாக இருக்கலாம், அதே சமயம் மற்ற பயனர்களுக்கு விரக்தியை ஏற்படுத்தலாம், இது ஒரு தயாரிப்பு அடையக்கூடிய பயனர்களின் உச்சவரம்பு மற்றும் ஒரு பயனர் தளத்தில் செலவிடும் நேரத்தை நேரடியாக பாதிக்கிறது. சமூக ஊடக செயலி TikTok, YouTube மற்றும் Instagram போன்ற நிலைபெற்ற தளங்களைச் சீர்குலைப்பதால் நிஜ உலக தாக்கங்கள் கவனிக்கப்பட்டுள்ளன. பின்னர் குறிப்பிடப்பட்ட தளங்கள் உள்ளடக்கத்தை பரிந்துரைக்க சமூக-ஊடக வரைபட பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தும் அதே வேளையில், TikTok ஆனது உள்ளடக்கத்தைத் தேர்வு செய்ய பயனர் வழங்கிய தகவல் மற்றும் கணினி பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் மெட்டா-டேட்டா பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றின் கலவையை மட்டுமே நம்பியுள்ளது. இது மிகவும் நன்றாக வேலை செய்துள்ளதால், தளத்தில் பயனர் தக்கவைப்பு போட்டியாளர்களை விட அதிகமாக உள்ளது.
உள்ளடக்கத்தை தொகுக்க பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துவது ஒரு நன்கு நிலைநிறுத்தப்பட்ட யோசனை, இது பின்னர் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்த வளர்ந்து முன்னேறியது, ஏனெனில் செயற்கை நுண்ணறிவு கட்டமைப்புகள் மேலும் அணுகக்கூடியதாக மாறின. உள்ளடக்கத்தை தொகுக்க இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஆரம்பகால உதாரணம் Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) ஆகும், அங்கு Netflix வெற்றியாளருக்கு $1,000,000 USD பரிசளிப்பதாக இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் சமர்ப்பிப்புகளைக் கோரியது. பின்னர், இந்த யோசனையின் மறு செய்கைகள் MovieLens தரவுத்தொகுப்புடன் (https://movielens.org/) நிறைவேறின.
தற்போதைய மற்றும் எதிர்கால தளங்கள் பயனர்களை மீண்டும் பயிற்றுவிக்கவும் ஈர்க்கவும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தும் இந்தத் திறனை நிறுவ வேண்டும்.
AI உள்ளீடாகக் கிடைக்கும் அமைப்புசார் தரவு
AI முன்னறிவிப்பில் பயன்படுத்தக்கூடிய தரவு மூலங்கள் பின்வருமாறு:
ஆழமான கற்றல் முறைகளுடன் இணைக்கப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் வாடிக்கையாளர் தனிப்பயனாக்கத்தை எவ்வாறு வழங்குவது என்பதற்கான உயர்நிலை செயல்முறையை பின்வருவது வழங்குகிறது:
- CRM அமைப்புகளிலிருந்து வாடிக்கையாளர் மெட்டா-டேட்டா (அதாவது Salesforce, Microsoft CRM)
- கொள்முதல் வரலாறு (அதாவது Amazon, Shopify)
- பரிவர்த்தனை நேரமுத்திரைகள் மற்றும் தொகைகள் (அதாவது PoS Systems, Stripe, PayPal)
ஒருங்கிணைப்பு முறையியல்
- பயனர் விருப்பங்களை அனுமானிக்கக்கூடிய பயனரைப் பற்றிய அம்சங்களைப் பிடித்தல்
- பிடிபட்ட அம்சங்களுடன் ஒரு டீப்-லேர்னிங் மாதிரியைப் பயிற்றுவி
- அம்சங்களின் அடிப்படையில் பயனர் விரும்புவதைக் கணிக்கவும்
- பயனர் எதைப் பார்க்க விரும்புகிறார் என்பதற்கான கணிப்புகள் மூலம் உள்ளடக்கத்தைத் தனிப்பயனாக்கவும்
- பயனர் ஆன்லைன் அமைப்புடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது மாதிரியைத் தொடர்ந்து சரிசெய்து, காலப்போக்கில் அமைப்பை மேம்படுத்தவும்.
Telemus AI™ பெரும்பாலான வேலையைக் கவனித்துக் கொள்வதால், நிறுவனம் தொழில்நுட்ப செயலாக்கத்தை விட வணிக தர்க்கத்தில் கவனம் செலுத்த முடியும்.
நிறுவன பயன்பாடுகள்
உங்கள் நிறுவனத்திற்கான பிற சாத்தியமான பயன்பாடுகளை பின்வருவன பட்டியலிடுகின்றன:
- பயனருக்கான உள்ளடக்கத்தைத் தனிப்பயனாக்குவதன் மூலம் கொள்முதல் செய்யும் வாய்ப்பை அதிகரித்தல்
- பயனர் தக்கவைப்பை மேம்படுத்தும் சேவையுடன் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை உறுதி செய்தல்
- உள்ளடக்கம் புதியதாகவும் பயனருக்குத் தொடர்புடையதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்தல்
சாத்தியமான மற்றும் உணரப்பட்ட நன்மைகள்
Telemus AI™ அரசுகள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு மேம்பட்ட தீர்வுகளை வழங்கும் ஆஸ்திரேலியாவை அடிப்படையாகக் கொண்ட செயற்கை நுண்ணறிவு நிறுவனமாகும். Telemus AI™ உங்கள் நிறுவனத்துடன் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கப்படலாம் என்பது குறித்த இலவச ஆலோசனைக்கு இன்றே எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்.
