P:
Zašto su racionalni agenti za strojno učenje toliko važni za maloprodajne aplikacije?
A:Racionalni agenti služe različitim svrhama u projektima strojnog učenja i umjetne inteligencije, ali posebno su korisni u maloprodajnim aplikacijama kao važnim aspektima teorije igara i prediktivnog modeliranja.
U maloprodaji se često koriste modeli strojnog učenja kako bi se pokušali predvidjeti optimalni rezultati. Tvrtke pokušavaju uzeti velike podatke o kupcima i procijeniti ih kroz objektiv ljudske emocije i motivacije - da sagledaju ljudsko ponašanje na kolektivnoj osnovi. Drugim riječima, oni proučavaju mase kupaca i prave modele svog kolektivnog ponašanja, pokušavajući shvatiti na koji se način ti pojedinačni izbori kombiniraju kako bi informirali svoju poslovnu inteligenciju.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Imajući to u vidu, racionalni agenti igraju korisnu ulogu u teoriji igara ili drugom modeliranju ponašanja. Prodavci će koristiti racionalne agente i modele kako bi pokušali smisliti kako najbolje uslužiti kupce.
Na primjer, uzmite model strojnog učenja koji procjenjuje uslugu vožnje. U ovom slučaju, racionalni akteri bili bi pokretači pojedinaca. Model strojnog učenja uzeo bi velike podatke - na primjer, istraživao bi podatke u stvarnom vremenu o brzini usluge, kako vozači upravljaju područjem prolaska, kako odlučuju premjestiti svoja vozila i kako to utječe na druge odluke, dolje do vrlo detaljne razine ponašanja.
Ovo je samo jedan primjer - racionalni agenti u modelima strojnog učenja mogu simulirati ljudski izbor oko sjedećih mjesta, stajanja u redu za proizvode ili usluge, kupovine na mreži, kupovine u tržnom centru na otvorenom ili u nizu trgovina ili gotovo o bilo čemu drugom što poslovni lideri želite mjeriti.
U osnovi, uporaba modela strojnog učenja gradi inteligenciju koju tvrtke mogu koristiti za bolje tržište i prodaju. Racionalni agenti igraju tu posebnu ulogu u modelima kako bi donositeljima odluka pokazali više o tome kako bi se njihove poslovne odluke mogle igrati u stvarnom svijetu.
Sekundarna upotreba racionalnih agenata u maloprodaji uključuje stvaranje autonomnih strojeva koji mogu donositi vlastite odluke. Vjerojatno ćemo vidjeti više ovakvog marketinga kako napreduje strojno učenje i napredak umjetne inteligencije. Možda imate digitalnog pauka koji puze po webu ili neku drugu mrežu ili interakciju sa pametnim telefonima kako bi pojedinačno plasirali predmete kupcima - razmislite o futurističkim hologramima u filmovima znanstvene fantastike 1980-ih i 1990-ih koji agresivno prodaju proizvode pojedinim ljudima po imenu, To je vrsta stvari koju maloprodajni racionalni agenti mogu učiniti u današnjem razvoju umjetne inteligencije.
Ukratko, postoje posebni načini na koje maloprodaja može imati koristi od strojnog učenja. Modeli strojnog učenja koji uključuju racionalne agente i druge elemente mogu uzeti mnogo nagađanja iz poslovnih odluka. Tvrtke koje ne koriste ove napredne modele za pokretanje poslovne inteligencije ostat će zaostale jer tvrtke postaju pametnije u služenju ciljne publike.
