Deep Reinforcement Learning - การเรียนรู้ความชอบส่วนบุคคล
การโต้ตอบของแต่ละบุคคลกับระบบออนไลน์เป็นเรื่องที่พบได้ทั่วไปในปัจจุบัน องค์กรจำนวนมากต้องมั่นใจว่าผู้ใช้ทุกคนพึงพอใจและเพลิดเพลินกับการใช้บริการเฉพาะที่นำเสนอ ในขณะเดียวกันก็ต้องคำนึงถึงความชอบส่วนบุคคลของผู้ใช้แต่ละคนเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน การปรับปรุงประสบการณ์ให้เป็นส่วนตัวสำหรับลูกค้ามีเป้าหมายเพื่ออนุมานความชอบของผู้ใช้และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ให้สอดคล้อง ปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเหมาะสมกับงานนี้ เนื่องจากเครือข่ายประสาทเทียมมีความสามารถในการเรียนรู้โดยตรงจากผู้ใช้
| ภาพยนตร์ A | ภาพยนตร์ B | ภาพยนตร์ C | ||
| บุคคล A | 5 ดาว | 3 ดาว | 4 ดาว | |
| บุคคล B | 3 ดาว | 5 ดาว | 2 ดาว | |
| บุคคล C | 2 ดาว | 3 ดาว | 5 ดาว |
หลักการหลักคือการอนุมานความชอบของผู้ใช้ล่วงหน้าเพื่อสร้างเมทริกซ์ของความชอบของผู้ใช้โดยอิงจากสิ่งที่ผู้ใช้คนอื่นๆ ที่มีความสนใจคล้ายคลึงกันชอบ มัลติเลเยอร์เพอร์เซปตรอนสำหรับการกรองแบบร่วมมือกันสามารถใช้เพื่ออนุมานความชอบของผู้ใช้ล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำโดยให้เครือข่ายเรียนรู้และปรับตัวในขณะที่ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบ เมื่อมีจุดข้อมูลเพียงพอ ระบบจะมีความแม่นยำอย่างน่าทึ่งในการอนุมานความชอบของผู้ใช้ เนื่องจากผู้คนที่มีความเหมือนกันมักจะอยู่รวมกันเป็นกลุ่ม
ภาพรวมของความท้าทายในองค์กร
องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องจัดหาบริการที่สามารถเข้าถึงได้โดยกลุ่มประชากรที่หลากหลายและกว้างขวาง ระบบที่พิจารณาความชอบส่วนบุคคลของผู้ใช้ทั้งในเชิงโปรแกรมและเชิงความหมายสำหรับทุกคนนั้นยากต่อการกำหนด ยิ่งไปกว่านั้นความชอบส่วนบุคคลสามารถเปลี่ยนแปลงไปในแต่ละวันหรือขึ้นอยู่กับขั้นตอนของชีวิตของแต่ละบุคคล
การแก้ปัญหานี้เป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากการแสดงเนื้อหาในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งอาจเหมาะสมกับผู้ใช้บางคนในขณะที่ทำให้ผู้ใช้คนอื่นหันไปสนใจสิ่งอื่น ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อจำนวนผู้ใช้สูงสุดที่ผลิตภัณฑ์สามารถเข้าถึงได้และระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้บนแพลตฟอร์ม ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงได้รับการสังเกตเห็นจากแอปสื่อสังคมออนไลน์ TikTok ที่สร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับแพลตฟอร์มที่มีอยู่เช่น YouTube และ Instagram ในขณะที่แพลตฟอร์มที่กล่าวถึงในภายหลังใช้การวิเคราะห์กราฟสื่อสังคมออนไลน์เพื่อแนะนำเนื้อหา TikTok พึ่งพาข้อมูลที่ผู้ใช้ให้มาและการผสมผสานระหว่างคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์เมทาดาตาเพื่อคัดสรรเนื้อหา ซึ่งได้ผลดีมากจนการรักษาผู้ใช้บนแพลตฟอร์มมีอัตราเกินคู่แข่ง
การใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมเพื่อคัดสรรเนื้อหาเป็นแนวคิดที่ได้รับการยอมรับอย่างดี ซึ่งต่อมาได้พัฒนาและก้าวหน้าสู่การใช้เครือข่ายประสาทเทียม เนื่องจากกรอบงานปัญญาประดิษฐ์เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างแรกเริ่มของการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคัดสรรเนื้อหาคือ Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize) ซึ่ง Netflix เรียกร้องให้ส่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยมอบรางวัล $1,000,000 USD ให้กับผู้ชนะ ต่อมา การวนซ้ำของแนวคิดนี้ได้เกิดขึ้นจริงพร้อมกับชุดข้อมูล MovieLens (https://movielens.org/)
แพลตฟอร์มในปัจจุบันและอนาคตจะต้องสร้างความสามารถนี้ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมเพื่อฝึกซ้ำและดึงดูดผู้ใช้
ข้อมูลองค์กรที่พร้อมใช้เป็นข้อมูลนำเข้า AI
แหล่งข้อมูลที่พร้อมใช้งานสำหรับการพยากรณ์ AI มีดังนี้:
ต่อไปนี้เป็นกระบวนการระดับสูงสำหรับวิธีการมอบการปรับให้เป็นส่วนตัวแก่ลูกค้าผ่านปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับวิธีการเรียนรู้เชิงลึก:
- ข้อมูลเมตาของลูกค้าจากระบบ CRM (เช่น Salesforce, Microsoft CRM)
- ประวัติการซื้อ (เช่น Amazon, Shopify)
- การประทับเวลาและจำนวนเงินของธุรกรรม (เช่น ระบบ PoS, Stripe, PayPal)
ระเบียบวิธีบูรณาการ
- จับคุณลักษณะเกี่ยวกับผู้ใช้ที่สามารถอนุมานความชอบของผู้ใช้ได้
- ฝึกฝนแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกด้วยคุณลักษณะที่จับได้
- คาดการณ์สิ่งที่ผู้ใช้จะต้องการตามคุณลักษณะต่างๆ
- ปรับแต่งเนื้อหาผ่านการทำนายว่าผู้ใช้ต้องการเห็นอะไร
- แก้ไขแบบจำลองอย่างต่อเนื่องในขณะที่ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบออนไลน์ ปรับปรุงระบบให้ดีขึ้นตามกาลเวลา
เนื่องจาก Telemus AI™ ดูแลงานส่วนใหญ่ องค์กรจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจแทนการใช้งานด้านเทคนิค
การประยุกต์ใช้ในองค์กร
ต่อไปนี้เป็นรายการแอปพลิเคชันที่อาจเกิดขึ้นอื่นๆ สำหรับองค์กรของคุณ:
- ปรับแต่งเนื้อหาสำหรับผู้ใช้เพื่อเพิ่มโอกาสในการซื้อ
- รับประกันความพึงพอใจของลูกค้าด้วยบริการที่ช่วยปรับปรุงการรักษาผู้ใช้ไว้กับระบบ
- รับประกันว่าเนื้อหาจะใหม่อยู่เสมอและเกี่ยวข้องกับผู้ใช้
ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นและที่เกิดขึ้นจริง
Telemus AI™ เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ที่มีฐานอยู่ในออสเตรเลีย ซึ่งให้บริการโซลูชันขั้นสูงแก่หน่วยงานรัฐบาลและองค์กรต่างๆ ติดต่อเราวันนี้เพื่อรับคำปรึกษาฟรีเกี่ยวกับวิธีที่ Telemus AI™ สามารถบูรณาการเข้ากับองค์กรของคุณ
