Derin Pekiştirmeli Öğrenme - Bireysel Tercihleri Öğrenme
Çevrimiçi sistemlerle bireysel etkileşimler artık her yerde bulunmaktadır. Birçok kuruluş, rekabetçi kalabilmek için bireysel kullanıcı tercihlerini göz önünde bulundurırken tüm kullanıcıların memnun kalmasını ve belirli bir hizmet teklifini kullanmaktan keyif almasını sağlamak zorundadır. Müşteri kişiselleştirme, kullanıcı tercihlerini çıkarsamayı ve kullanıcı deneyimini buna göre uyarlamayı amaçlar. Yapay Zeka, Pekiştirmeli Öğrenme teknikleriyle birleştiğinde, yapay sinir ağı doğrudan kullanıcıdan öğrenme yeteneği sağladığı için bu göreve uygundur.
| Film A | Film B | Film C | ||
| Kişi A | 5 Yıldız | 3 Yıldız | 4 Yıldız | |
| Kişi B | 3 Yıldız | 5 Yıldız | 2 Yıldız | |
| Kişi C | 2 Yıldız | 3 Yıldız | 5 Yıldız |
Ana ilke, benzer ilgilere sahip diğer kullanıcıların neyi tercih ettiğine dayanarak kullanıcı tercihleri matrisi elde etmek amacıyla kullanıcı tercihlerini önceden çıkarsamaktır. İşbirlikçi filtreleme için Çok Katmanlı Perseptron, ağın kullanıcılar bir sistemle etkileşimde bulunurken öğrenmesi ve uyum sağlaması sayesinde kullanıcı tercihlerini önceden doğru bir şekilde çıkarsamak için kullanılabilir. Yeterli veri noktası verildiğinde, ortak özelliklere sahip kişiler bir kümede toplanma eğiliminde olduğundan sistem, kullanıcı tercihlerini çıkarsamada belirgin bir şekilde doğru hale gelir.
Kurumsal Zorluğa Genel Bakış
Kuruluşların geniş ve çeşitli demografik yapılar için erişilebilir hizmetler sunması gerekmektedir. Herkes için hem programlı hem de anlamsal olarak bireysel kullanıcı tercihlerini dikkate alan bir sistem tanımlamak zorlu bir iştir. Bu durum, özellikle bireysel tercihler gün be gün veya bireyin hayatının aşamasına bağlı olarak değişebildiği gerçeğiyle daha da karmaşıklaşmaktadır.
Bu sorunu çözmek esastır çünkü içeriği tek bir şekilde görüntülemek belirli kullanıcılar için tercih edilebilirken diğer kullanıcılardan uzaklaşmaya neden olabilir ve bu da bir ürünün muhtemelen ulaşabileceği kullanıcı tavanını ve bir kullanıcının platformda geçirdiği süreyi doğrudan etkiler. YouTube ve Instagram gibi yerleşik platformları bozan TikTok sosyal medya uygulamasıyla gerçek dünyada etkiler gözlemlenmiştir. Daha önce bahsedilen platformlar içerik önermek için sosyal medya grafik analizini kullanırken, TikTok yalnızca kullanıcı tarafından sağlanan bilgilere ve içeriği seçmek için bilgisayarlı görü, doğal dil işleme ve meta veri analizinin bir kombinasyonuna güvenir. Bu, platformdaki kullanıcı elde tutma oranının rakiplerini aşacak kadar iyi çalıştı.
İçeriği seçmek için geleneksel makine öğreniminin kullanılması, iyi kurulmuş bir fikirdir ve daha sonra yapay zeka çerçeveleri daha erişilebilir hale geldikçe yapay sinir ağları kullanımına doğru gelişti ve ilerledi. Makine Öğrenimini içeriği seçmek için kullanmanın erken bir örneği, Netflix'in kazanan kişiye 1.000.000 ABD Doları ödül veren makine öğrenimi modelleri için gönderim çağrısında bulunduğu Netflix Ödülüydü (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize). Daha sonra, bu fikrin yinelemeleri MovieLens veri seti (https://movielens.org/) ile hayata geçirildi.
Mevcut ve gelecekteki platformların, kullanıcıları yeniden eğitmek ve çekmek için yapay sinir ağlarını kullanan bu yeteneği kurması gerekecektir.
AI Girdisi Olarak Kullanılabilen Kurumsal Veriler
AI tahmininde kullanılabilecek veri kaynakları şunlardır:
Aşağıda, derin öğrenme yöntemleriyle birleştirilmiş yapay zeka aracılığıyla müşteri kişiselleştirmesinin nasıl sağlanacağına dair üst düzey bir süreç yer almaktadır:
- CRM sistemlerinden gelen müşteri meta verileri (ör. Salesforce, Microsoft CRM)
- Satın Alma Geçmişi (ör. Amazon, Shopify)
- İşlem zaman damgaları ve tutarları (yani PoS Sistemleri, Stripe, PayPal)
Entegrasyon Metodolojisi
- Kullanıcı tercihlerini çıkarımlayabilecek kullanıcı özelliklerini yakalayın
- Yakalanan özelliklerle bir derin öğrenme modeli eğitin
- Özelliklere dayanarak kullanıcının neyi tercih edeceğini tahmin edin
- Kullanıcının görmek istediklerine yönelik tahminler aracılığıyla içeriği özelleştirme
- Kullanıcı çevrimiçi sistemle etkileşim kurarken modeli sürekli düzeltin ve sistemi zamanla iyileştirin.
Telemus AI™ işin çoğunu üstlendiğinden, kurum teknik uygulamadan ziyade iş mantığına odaklanabilir.
Kurumsal Uygulamalar
Aşağıda kuruluşunuz için diğer potansiyel uygulamalar listelenmektedir:
- Satın alma olasılığını artırmak için kullanıcıya yönelik içeriği özelleştirme
- Kullanıcı elde tutmayı artıran bir hizmetle müşteri memnuniyetini sağlamak
- İçeriğin taze ve kullanıcıyla ilgili olmasını sağlamak
Potansiyel ve Gerçekleşen Faydalar
Telemus AI™, hükümetlere ve kurumsal işletmelere gelişmiş çözümler sunan Avustralya merkezli bir yapay zeka şirketidir. Telemus AI™'nin kurumunuza nasıl entegre edilebileceği hakkında ücretsiz bir danışmanlık için bugün bizimle iletişime geçin.
