Prečo sú racionálni agenti strojového učenia tak dôležití pre maloobchodné aplikácie?

Q:

Prečo sú racionálni agenti strojového učenia tak dôležití pre maloobchodné aplikácie?

Racionálni agenti slúžia na rôzne účely v strojovom vzdelávaní a projektoch umelej inteligencie, sú však obzvlášť užitočné v maloobchodných aplikáciách ako dôležité aspekty teórie hier a prediktívneho modelovania.

V maloobchode sa modely strojového učenia často používajú na pokus predpovedať optimálne výsledky. Spoločnosti sa snažia brať veľké údaje o zákazníkoch a hodnotiť ich prostredníctvom šošoviek ľudskej emócie a motivácie - kolektívne sledovať ľudské správanie. Inými slovami, študujú masy zákazníkov a vytvárajú modely svojho kolektívneho správania a snažia sa zistiť, ako sa všetky tieto individuálne možnosti kombinujú, aby informovali svoju obchodnú inteligenciu.

S týmto vedomím zohrávajú racionálni agenti užitočnú úlohu v teórii hier alebo v inom modelovaní správania. Maloobchodníci využijú racionálnych agentov a modely, aby sa pokúsili zistiť, ako najlepšie slúžiť zákazníkom.

Napríklad si zoberte model strojového učenia, ktorý vyhodnocuje službu jazdy cez vozidlo. V tomto prípade by racionálnymi aktérmi boli jednotliví vodiči. Model strojového učenia by si vyžadoval veľké dáta - napríklad by skúmal údaje o rýchlosti služby v reálnom čase, o tom, ako vodiči navigujú v oblasti prechodu, ako sa rozhodnú presunúť svoje vozidlá a ako to ovplyvňuje ďalšie rozhodnutia, dole na veľmi podrobnú úroveň správania.

Toto je len jeden príklad - racionálni agenti v modeloch strojového učenia môžu simulovať ľudské rozhodnutia týkajúce sa sedenia, stojaceho radového radu pre výrobky alebo služby, nakupovania online, nakupovania v obchodoch pod širým nebom alebo v sérii obchodov, alebo len o čomkoľvek inom, čo vedúci podniku chcete merať.

Použitie modelov strojového učenia v zásade vytvára inteligenciu, ktorú môžu spoločnosti použiť na lepšie predávanie a predaj. Racionálni agenti zohrávajú túto osobitnú úlohu v modeloch, aby ukázali osobám s rozhodovacou právomocou viac o tom, ako by ich obchodné rozhodnutia mohli hrať v reálnom svete.

Druhotné použitie racionálnych agentov v maloobchode spočíva vo vytvorení autonómnych strojov, ktoré môžu robiť vlastné rozhodnutia. Je pravdepodobné, že uvidíme viac tohto druhu marketingu, keď sa začne strojové učenie a pokrok v umelej inteligencii. Možno budete mať digitálneho pavúka, ktorý prehľadáva web alebo nejakú inú sieť alebo interakciu so zariadeniami smartphone, aby ste mohli jednotlivo predávať výrobky zákazníkom - predstavte si futuristické hologramy v sci-fi filmoch 80. a 90. rokov, ktoré agresívne predávajú produkty jednotlivcom podľa mena, Toto je vec, ktorú môžu maloobchodní racionálni agenti robiť v dnešnom vyvíjajúcom sa prostredí umelej inteligencie.

Stručne povedané, existujú špecifické spôsoby, ako môžu maloobchodné predajne ťažiť z strojového učenia. Modely strojového učenia zahŕňajúce racionálnych agentov a ďalšie prvky môžu z hádaní pri obchodných rozhodnutiach vyplynúť. Spoločnosti, ktoré nepoužívajú tieto pokročilé modely na zvýšenie obchodnej inteligencie, zostanú pozadu, pretože spoločnosti budú chytrejšie poskytovať svoje cieľové publikum.