Q:
Почему рациональные агенты машинного обучения так важны для розничных приложений?
A:Агенты Rational служат различным целям в проектах машинного обучения и искусственного интеллекта, но они особенно полезны в розничных приложениях как важные аспекты теории игр и прогнозного моделирования.
В розничной торговле модели машинного обучения часто используются, чтобы попытаться предсказать оптимальные результаты. Компании пытаются взять большие данные о клиентах и оценить их через призму человеческих эмоций и мотиваций - взглянуть на человеческое поведение на коллективной основе. Другими словами, они изучают массы клиентов и создают модели их коллективного поведения, пытаясь выяснить, как все эти индивидуальные решения объединяются для информирования их бизнес-аналитики.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Имея это в виду, рациональные агенты играют полезную роль в теории игр или других моделях поведения. Ритейлеры будут использовать рациональные агенты и модели, чтобы попытаться выяснить, как лучше обслуживать клиентов.
Например, возьмем модель машинного обучения, которая оценивает сквозную услугу. В этом случае рациональными действующими лицами будут индивидуальные движущие силы. Модель машинного обучения будет принимать большие данные - например, она будет анализировать данные в реальном времени о скорости обслуживания, о том, как водители перемещаются по зоне проезда, как они выбирают движение своих транспортных средств и как это влияет на другие решения, вниз до очень детального поведенческого уровня.
Это всего лишь один пример - рациональные агенты в моделях машинного обучения могут имитировать человеческий выбор: сидеть, стоять в очереди за продуктами или услугами, делать покупки в Интернете, делать покупки в торговом центре под открытым небом или в нескольких магазинах или делать что-то еще, что является лидером бизнеса. хочу измерить.
По сути, использование моделей машинного обучения создает интеллектуальные возможности, которые компании могут использовать для маркетинга и более эффективных продаж. Рациональные агенты играют именно эту роль в моделях, чтобы показать лицам, принимающим решения, больше о том, как их бизнес-решения могут сыграть в реальном мире.
Вторичное использование рациональных агентов в розничной торговле включает создание автономных машин, которые могут принимать свои собственные решения. Вполне вероятно, что мы увидим больше такого маркетинга, когда машинное обучение и прогресс в области искусственного интеллекта начнут расти. Возможно, у вас есть цифровой паук, который сканирует Интернет, или какая-то другая сеть или взаимодействует со смартфонами, чтобы продавать товары индивидуально для клиентов - подумайте о футуристических голограммах в научно-фантастических фильмах 1980-х и 1990-х годов, которые активно продвигали продукты для отдельных людей по имени, Именно такие вещи могут сделать рациональные розничные агенты в современной развивающейся среде искусственного интеллекта.
Таким образом, существуют конкретные способы, с помощью которых розничная торговля может извлечь большую выгоду из машинного обучения. Модели машинного обучения, в которых задействованы рациональные агенты и другие элементы, могут по большей части отгадывать догадки деловых решений. Компании, которые не используют эти передовые модели для ведения бизнес-аналитики, останутся позади, поскольку компании станут более умными в обслуживании своей целевой аудитории.
