డీప్ రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ - ఇండివిడ్యువల్ ప్రిఫరెన్స్లను లెర్నింగ్ చేయడం
ఆన్లైన్ వ్యవస్థలతో వ్యక్తిగత పరస్పర చర్యలు ఇప్పుడు అంతటా ఉన్నాయి. పోటీతత్వంతో ఉండటానికి అనేక సంస్థలు వ్యక్తిగత యూజర్ ప్రాధాన్యతలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటూ అన్ని యూజర్లు సంతృప్తి చెంది ఒక నిర్దిష్ట సేవా ఆఫర్ను ఉపయోగించడం ఆనందించేలా చూసుకోవాలి. కస్టమర్ వ్యక్తిగతీకరణ యూజర్ ప్రాధాన్యతలను అంచనా వేయడానికి మరియు యూజర్ అనుభవాన్ని దాని ప్రకారం మార్చడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటుంది. కృత్రిమ మేధస్సు రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లతో కలిపి ఈ పనికి సరిపోతుంది ఎందుకంటే కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ యూజర్ నుండి నేరుగా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది.
| మూవీ A | మూవీ B | మూవీ C | ||
| వ్యక్తి A | 5 స్టార్లు | 3 స్టార్లు | 4 స్టార్లు | |
| వ్యక్తి B | 3 స్టార్లు | 5 స్టార్లు | 2 స్టార్లు | |
| వ్యక్తి C | 2 స్టార్లు | 3 స్టార్లు | 5 స్టార్లు |
ప్రధాన సూత్రం ఏమిటంటే, ఇతర వినియోగదారులు ఇష్టపడే వాటిని బట్టి వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతల మాత్రికను ఉత్పన్నం చేయడానికి ముందుగా వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతలను అనుమానించడం. సహకార ఫిల్టరింగ్ కోసం మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ను ఉపయోగించడం ద్వారా వినియోగదారులు వ్యవస్థతో పరస్పర చర్య చేసేటప్పుడు నెట్వర్క్ను నేర్చుకోవడం మరియు మార్పుకు అనుగుణంగా మారడం ద్వారా వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతలను ముందుగా ఖచ్చితంగా అనుమానించవచ్చు. తగినంత డేటా పాయింట్లు ఇవ్వబడితే, సామ్యాలు ఉన్న వ్యక్తులు గుంపుగా మరలడానికి మొగ్గు చూపడం వల్ల వినియోగదారుల ప్రాధాన్యతలను అనుమానించడంలో వ్యవస్థ గణనీయంగా ఖచ్చితంగా మారుతుంది.
సంస్థాగత సవాలు యొక్క అవలోకనం
సంస్థలు విస్తృత-వైవిధ్యమైన జనాభాకు అందుబాటులో ఉన్న సేవలను అందించాలి. ప్రోగ్రామాటిక్గా మరియు సెమాంటిక్గా ప్రతి ఒక్కరి వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతలను పరిగణనలోకి తీసుకునే వ్యవస్థను నిర్వచించడం సవాలుతో కూడుకున్నది. వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతలు రోజుకు రోజు లేదా వ్యక్తి యొక్క జీవిత దశను బట్టి మారవచ్చు అనే వాస్తవం దీనిని మరింత సంక్లిష్టం చేస్తుంది.
ఈ సమస్యను పరిష్కరించడం అవసరం, ఎందుకంటే కంటెంట్ను ఒక విధంగా ప్రదర్శించడం కొన్ని వినియోగదారులకు ప్రాధాన్యం కలిగి ఉండవచ్చు, అయితే ఇతర వినియోగదారుల నుండి అభిమానాన్ని తగ్గిస్తుంది, ఇది ఒక ప్రొడక్ట్ సాధించగల వినియోగదారుల పరిమితిని మరియు వినియోగదారు ప్లాట్ఫారమ్లో గడిపే సమయాన్ని ప్రత్యక్షంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. సోషల్ మీడియా యాప్ TikTok YouTube మరియు Instagram వంటి స్థిరమైన ప్లాట్ఫారమ్లను భంగపరుస్తూ నిజ ప్రపంచ ప్రభావాలు గమనించబడ్డాయి. తరువాత పేర్కొన్న ప్లాట్ఫారమ్లు కంటెంట్ను సూచించడానికి సోషల్-మీడియా గ్రాఫ్ అనాలసిస్ను ఉపయోగించగా, TikTok పూర్తిగా వినియోగదారు-అందించిన సమాచారం మరియు కంటెంట్ను క్యూరేట్ చేయడానికి కంప్యూటర్ విజన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్, మరియు మెటా-డేటా అనాలసిస్ కలయికపై ఆధారపడుతుంది. అది చాలా బాగా పనిచేసింది, తద్వారా ప్లాట్ఫారమ్లో వినియోగదారు రిటెన్షన్ పోటీదారులను మించిపోయింది.
కంటెంట్ను క్యూరేట్ చేయడానికి సాంప్రదాయ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించడం ఒక బాగా స్థిరపడిన ఆలోచన, ఇది తరువాత కృత్రిమ మేధస్సు ఫ్రేమ్వర్క్లు మరింత ప్రాప్యతగా మారినప్పుడు కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడానికి పరిణామం చెందింది మరియు పురోగమించింది. కంటెంట్ను క్యూరేట్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించిన ప్రారంభ ఉదాహరణ నెట్ఫ్లిక్స్ ప్రైజ్ (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), ఇక్కడ నెట్ఫ్లిక్స్ విజేతకు $1,000,000 USD బహుమతిగా ఇచ్చే మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల సమర్పణలను కోరింది. తరువాత, ఈ ఆలోచన యొక్క పునరావృత్తులు మూవీలెన్స్ డేటాసెట్ (https://movielens.org/)తో ఫలించాయి.
వినియోగదారులను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు ఆకర్షించడానికి కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించే ఈ సామర్థ్యాన్ని స్థాపించడానికి ప్రస్తుత మరియు భవిష్యత్ ప్లాట్ఫారమ్లు అవసరం.
AI ఇన్పుట్గా అందుబాటులో ఉన్న సంస్థాగత డేటా
AI ఫోర్కాస్టింగ్లో ఉపయోగం కోసం అందుబాటులో ఉన్న డేటా సోర్స్లు కింది విధంగా ఉన్నాయి:
డీప్ లెార్నింగ్ పద్ధతులతో కలిపి కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా కస్టమర్ వ్యక్తిగతీకరణను ఎలా అందించాలనే దానికి సంబంధించిన అధిక-స్థాయి ప్రక్రియ కింద అందిస్తుంది:
- CRM సిస్టమ్ల నుండి కస్టమర్ మెటా-డేటా (అంటే Salesforce, Microsoft CRM)
- కొనుగోలు చరిత్ర (అంటే Amazon, Shopify)
- లావాదేవీ టైమ్స్టాంప్లు మరియు మొత్తాలు (అంటే PoS సిస్టమ్స్, Stripe, PayPal)
సమన్వయ పద్ధతి
- వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలను అనుమానించగల వినియోగదారుని గురించి ఫీచర్లను క్యాప్చర్ చేయండి
- సంగ్రహించబడిన ఫీచర్లతో డీప్-లెర్నింగ్ మోడల్ను శిక్షణ ఇవ్వండి
- ఫీచర్ల ఆధారంగా వినియోగదారు ఏది ఇష్టపడతారో అంచనా వేయండి
- యూజర్ చూడాలనుకుంటున్న వాటి కోసం అంచనాల ద్వారా కంటెంట్ను అనుకూలీకరించండి
- వినియోగదారు ఆన్లైన్ వ్యవస్థతో సంభాషించినప్పుడు మోడల్ను నిరంతరం సరిచేయండి, కాలక్రమేణా వ్యవస్థను మెరుగుపరుస్తూ ఉండండి.
Telemus AI™ చాలా వరకు పనిని చూసుకునేటప్పుడు, సంస్థ సాంకేతిక అమలు కంటే వ్యాపార లాజిక్పై దృష్టి పెట్టవచ్చు.
సంస్థాగత అప్లికేషన్లు
మీ సంస్థ కోసం ఇతర సంభావ్య అనువర్తనాల జాబితా కింద ఇవ్వబడింది:
- కొనుగోళ్ల సాధ్యతను పెంచడానికి వినియోగదారుని కోసం కంటెంట్ను అనుకూలీకరించడం
- వినియోగదారు నిలుపుదలను మెరుగుపరిచే సేవతో వినియోగదారు సంతృప్తిని నిర్ధారించడం
- కంటెంట్ తాజాగా మరియు వినియోగదారునికి సంబంధించినదిగా ఉండేలా చూసుకోవడం
సంభావ్య మరియు గ్రహించబడిన ప్రయోజనాలు
Telemus AI™ ప్రభుత్వాలు మరియు ఎంటర్ప్రైజ్లకు అధునాతన పరిష్కారాలను అందించే ఆస్ట్రేలియా ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ. Telemus AI™ ను మీ సంస్థలో ఎలా సమన్వయం చేయవచ్చో తెలుసుకోవడానికి ఉచిత సంప్రదింపు కోసం ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.
