K:
Miért olyan fontosak a gépi tanulás racionális ágensei a kiskereskedelmi alkalmazásokban?
A:A racionalisták különféle célokat szolgálnak a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia projektekben, ám ezek különösen hasznosak a kiskereskedelmi alkalmazásokban, mint a játékelmélet és a prediktív modellezés fontos szempontjai.
A kiskereskedelemben a gépi tanulási modelleket gyakran használják az optimális eredmények előrejelzésére. A vállalatok megpróbálnak nagy adatokat gyűjteni az ügyfelekről, és ezeket az emberi érzelmek és motivációk látványán keresztül értékelni - az emberi viselkedést kollektív alapon vizsgálni. Más szóval, vásárlói tömeget tanulmányoznak, és modelleket készítenek kollektív viselkedésükről, és megpróbálják kitalálni, hogy ezek az egyéni választások miként kombinálják üzleti intelligenciájukat.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
Ezt szem előtt tartva, a racionális ágensek hasznos szerepet játszanak a játék elméletében vagy más viselkedés modellezésében. A kiskereskedők ésszerű ügynököket és modelleket fognak használni, hogy megpróbálják kitalálni, hogyan lehetne a legjobban kiszolgálni az ügyfeleket.
Vegyünk például egy gépi tanulási modellt, amely kiértékeli az átjárható szolgáltatást. Ebben az esetben a racionális szereplők egyedi hajtóerők lennének. Egy gépi tanulási modell nagy adatot igényelne - például valós idejű adatokat vizsgálna a szolgáltatás sebességéről, arról, hogy a járművezetők miként navigálnak az átjárási területen, hogyan választják a járművek mozgatását, és hogy ez hogyan befolyásolja más döntéseket. nagyon részletes viselkedési szintre.
Ez csak egy példa - a gépi tanulási modellekben alkalmazott racionális ügynökök szimulálhatják az emberi választást az ülés, a termékek vagy szolgáltatások sorában állás, az online vásárlás, a szabadtéri bevásárlóközpontban vagy üzletsorozatban történő vásárlás, vagy csak az üzleti vezetők által alkotott bármely más választása során. meg akarom mérni.
Alapvetően a gépi tanulási modellek olyan intelligenciát építenek, amelyet a vállalatok felhasználhatnak a jobb piaci értékesítésre és értékesítésre. A racionalisták képviselik ezt a különleges szerepet a modellekben annak érdekében, hogy megmutassák a döntéshozókat arról, hogy üzleti döntéseik hogyan játszhatnak le a való világban.
Az ésszerű ágensek másodlagos felhasználása a kiskereskedelemben magában foglalja az önálló gépek létrehozását, amelyek meghozzák a saját döntéseiket. Valószínű, hogy több ilyen típusú marketingt fogunk látni, amikor a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia fejlődése elindul. Lehet, hogy van egy digitális pókja, amely feltérképezi az internetet, vagy valamilyen más hálózatot, vagy interakciót az okostelefon-eszközökkel, hogy egyedileg értékesítsen termékeket az ügyfelek számára - gondoljon a futurisztikus hologramokra az 1980-as és 1990-es évek tudományos fantasztikus filmeiben, amelyek agresszív módon forgalmaznak termékeket egyes embereknek név szerint . Ez az, amit a kiskereskedelmi racionális ügynökök megtehetnek a mai fejlődő mesterséges intelligencia környezetben.
Összefoglalva: vannak olyan módszerek, amelyek segítségével a kiskereskedelem jelentős előnyöket nyújthat a gépi tanulásból. Racionális ügynököket és más elemeket bevonó gépi tanulási modellek nagy részét feltehetik a találgatások az üzleti döntésekből. Azok a cégek, amelyek nem használják ezeket a fejlett modelleket az üzleti intelligencia vezetésére, elmaradnak, mivel a vállalatok okosabbak lesznek a célközönség kiszolgálásakor.
