Học Tăng cường Sâu - Học các Sở thích Cá nhân
Các tương tác cá nhân với các hệ thống trực tuyến hiện nay rất phổ biến. Nhiều tổ chức phải đảm bảo rằng tất cả người dùng đều hài lòng và thích sử dụng một dịch vụ cụ thể trong khi xem xét các sở thích người dùng mang tính cá nhân để duy trì tính cạnh tranh. Cá nhân hóa khách hàng nhằm mục đích suy luận sở thích của người dùng và điều chỉnh trải nghiệm người dùng cho phù hợp. Trí tuệ Nhân tạo kết hợp với các kỹ thuật Học tăng cường phù hợp với nhiệm vụ này vì mạng nơ-ron nhân tạo cung cấp khả năng học hỏi trực tiếp từ người dùng.
| Phim A | Phim B | Phim C | ||
| Người A | 5 Sao | 3 Sao | 4 Sao | |
| Người B | 3 Sao | 5 Sao | 2 Sao | |
| Người C | 2 Sao | 3 Sao | 5 Sao |
Nguyên tắc chính là suy luận các sở thích của người dùng trước thời điểm để tạo ra một ma trận sở thích người dùng dựa trên những gì những người dùng khác có sở thích tương tự ưu tiên. Perceptron đa tầng cho lọc cộng tác có thể được sử dụng để suy luận chính xác các sở thích của người dùng trước thời điểm bằng cách để mạng học hỏi và thích nghi khi người dùng tương tác với một hệ thống. Với đủ điểm dữ liệu, hệ thống trở nên đáng kinh ngạc về độ chính xác trong việc suy luận sở thích người dùng vì những người có điểm chung thường có xu hướng tạo thành một cụm.
Tổng quan về Thách thức của Tổ chức
Các tổ chức được yêu cầu cung cấp các dịch vụ có thể tiếp cận được đối với một nhân khẩu học đa dạng rộng lớn. Một hệ thống xem xét các tùy chọn ưu tiên cá nhân của người dùng cả theo lập trình và ngữ nghĩa cho mọi người là một thách thức để xác định. Điều này càng trở nên phức tạp hơn bởi thực tế là các tùy chọn ưu tiên cá nhân có thể thay đổi theo từng ngày hoặc tùy thuộc vào giai đoạn cuộc sống của cá nhân.
Việc giải quyết vấn đề này là điều thiết yếu vì việc hiển thị nội dung theo một cách có thể được ưu thích bởi những người dùng cụ thể trong khi lại gây mất hứng thú cho những người dùng khác, ảnh hưởng trực tiếp đến giới hạn số lượng người dùng mà một sản phẩm có thể đạt được và lượng thời gian người dùng dành trên nền tảng. Các tác động trong thế giới thực đã được quan sát thấy với ứng dụng mạng xã hội TikTok làm gián đoạn các nền tảng đã established như YouTube và Instagram. Trong khi các nền tảng được nhắc đến sau sử dụng phân tích đồ thị mạng xã hội để gợi ý nội dung, TikTok chỉ dựa vào thông tin do người dùng cung cấp và sự kết hợp giữa thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích siêu dữ liệu để tuyển chọn nội dung. Nó đã hoạt động hiệu quả đến mức tỷ lệ giữ chân người dùng trên nền tảng vượt qua các đối thủ cạnh tranh.
Việc sử dụng học máy truyền thống để quản lý nội dung là một ý tưởng đã được thiết lập tốt, sau đó phát triển và tiến bộ sang việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo khi các khung trí tuệ nhân tạo trở nên dễ tiếp cận hơn. Một ví dụ ban đầu về việc sử dụng Học máy để quản lý nội dung là Netflix Prize (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize), nơi Netflix kêu gọi nộp các mô hình học máy với phần thưởng 1.000.000 USD cho người chiến thắng. Sau đó, các lần lặp lại của ý tưởng này đã thành hiện thực với bộ dữ liệu MovieLens (https://movielens.org/).
Các nền tảng hiện tại và tương lai sẽ được yêu cầu thiết lập khả năng này, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để đào tạo lại và thu hút người dùng.
Dữ liệu Tổ chức Có sẵn làm Đầu vào AI
Các nguồn dữ liệu có sẵn để sử dụng trong dự báo AI như sau:
Sau đây cung cấp một quy trình cấp cao về cách cung cấp tính cá nhân hóa cho khách hàng thông qua trí tuệ nhân tạo kết hợp với các phương pháp học sâu:
- Siêu dữ liệu khách hàng từ các hệ thống CRM (ví dụ: Salesforce, Microsoft CRM)
- Lịch sử Mua hàng (ví dụ: Amazon, Shopify)
- Dấu thời gian và số tiền giao dịch (tức là Hệ thống PoS, Stripe, PayPal)
Phương pháp Tích hợp
- Chụp các tính năng về người dùng có thể suy luận ra sở thích của người dùng
- Huấn luyện một mô hình học sâu với các tính năng đã nắm bắt
- Dự đoán những gì người dùng sẽ ưu tiên dựa trên các tính năng
- Tùy chỉnh nội dung dựa trên các dự đoán về những gì người dùng muốn xem
- Liên tục sửa đổi mô hình khi người dùng tương tác với hệ thống trực tuyến, cải thiện hệ thống theo thời gian.
Với việc Telemus AI™ đảm nhận hầu hết công việc, tổ chức có thể tập trung vào logic kinh doanh thay vì vào việc triển khai kỹ thuật.
Ứng dụng Tổ chức
Danh sách sau đây các ứng dụng tiềm năng khác cho tổ chức của bạn:
- Tùy chỉnh nội dung cho người dùng để tăng khả năng mua hàng
- Đảm bảo sự hài lòng của khách hàng với một dịch vụ giúp cải thiện tỷ lệ giữ chân người dùng
- Đảm bảo nội dung luôn mới mẻ và phù hợp với người dùng
Lợi ích tiềm năng và đã thực hiện
Telemus AI™ là một công ty trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại Úc cung cấp các giải pháp tiên tiến cho các chính phủ và doanh nghiệp. Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.
