П:
Зашто су рационални агенси за машинско учење толико важни за малопродајне апликације?
О:Рационални агенти служе различитим сврхама у пројектима машинског учења и вештачке интелигенције, али су посебно корисни у малопродајним апликацијама као важни аспекти теорије игара и предиктивног моделирања.
У малопродаји се често користе модели машинског учења како би се покушали предвидјети оптимални исходи. Компаније покушавају да узму велике податке о купцима и процене их кроз објектив људске емоције и мотивације - да сагледају људско понашање на колективној основи. Другим речима, они проучавају масу купаца и праве моделе свог колективног понашања, покушавајући да схвате како се сви ти појединачни избори комбинују да би информисали своју пословну интелигенцију.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
Имајући то у виду, рационални агенти играју корисну улогу у теорији игара или другом моделирању понашања. Продавци ће користити рационалне агенте и моделе како би покушали да пронађу на најбољи начин услугу купаца.
На пример, узмите модел машинског учења који оцењује услугу вожње. У овом случају, рационални актери били би покретачи појединаца. Модел машинског учења узео би велике податке - на пример, прегледао би податке у стварном времену о брзини услуге, како возачи навигацију кроз подручје вожње, како одлучују да се крећу својим возилима и како то утиче на друге одлуке, доле до врло детаљног понашања.
Ово је само један пример - рационални агенти у моделима машинског учења могу да симулирају људске изборе око седећих места, стајања у реду за производе или услуге, куповине на мрежи, куповине у тржном центру на отвореном или у низу продавница или о било чему другом што пословни лидери хоћу да меримо.
У суштини, употреба модела машинског учења гради интелигенцију коју компаније могу да користе за боље тржиште и продају. Рационални агенти играју ту одређену улогу у моделима како би доносиоцима одлука показали више о томе како би се њихове пословне одлуке могле одиграти у стварном свету.
Секундарна употреба рационалних агената у малопродаји укључује стварање аутономних машина које могу доносити сопствене одлуке. Вероватно ћемо видети више оваквог маркетинга како напредује машинско учење и напредак вештачке интелигенције. Можда имате дигиталног паука који пузе по вебу или неку другу мрежу или интеракцију са паметним уређајима како би појединачно пласирали предмете купцима - размислите о футуристичким холограмима у научнофантастичним филмовима 1980-их и 1990-их, који агресивно продају производе појединим људима по имену . То је она ствар коју малопродајни рационални агенти могу учинити у данашњем окружењу вештачке интелигенције.
Укратко, постоје специфични начини на које малопродаја може много да се користи од машинског учења. Модели машинског учења који укључују рационалне агенте и друге елементе могу узети много нагађања из пословних одлука. Компаније које не користе ове напредне моделе за покретање пословне интелигенције остаће заостале јер компаније постају паметније у погледу служења циљној публици.
