S:
Çin restoranı süreci ve diğer benzer makine öğrenme modelleri kurumsal AI için nasıl uygulanabilir?
A:Çin restoran sürecinin kurumsal yapay zekayı nasıl öğretebileceği sorusu ilginç bir sorudur, şu anda her türlü sektördeki şirketler genel olarak makine öğrenmesinden ve özellikle bu tür algoritma süreçlerinden eyleme geçirilebilir fikirler almaktadır.
Çin restoran süreci, kısmen Dirichlet'in stokastik süreçlerine dayanan ve bölümlerin randomizasyonunu yönlendirebilen olasılık teorisinin bir parçasıdır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Çin restoranı sürecini açıklamanın basit bir yolu, sonsuz tablolara sahip hayali bir Çin restoranında, insanların algoritma tarafından kullanılan belirli bir olasılık kümesine göre bu tablolarda kümelenecek olmasıdır. Daha sonra, algoritma, tabloların "bölümler" olduğu her masada kaç kişinin oturacağını modelleyecektir. Çin restoranı sürecinin rastgele veya olasılıklı yönü matematiksel olarak gösterilebilir.
Bu algoritma işlemleri kurumsal BT'yi nasıl etkiler? Şirketlerin bu yapıları makine öğrenimi ile büyük verileri kullanma veya bu tür modelleme yoluyla değerli iş zekası geliştirme amacıyla kullanabilmelerinin birçok yolu vardır. Örneğin, kelimenin tam anlamıyla, Çin restoran süreci, bir restorandaki masalarda veya bir perakende satış noktasında veya başka herhangi bir yerde müşterilerin kümelenmesini tahmin etmek için kullanılabilir. Bununla birlikte, belki de daha iyi bir örnek, karmaşık Çin restoranı süreç tabanlı algoritmaların satın alma / dönüşüm veya mevcut veya gelecekteki hisse senedi talebi gibi müşteri aktivitesini tahmin etmeye yardımcı olabileceği işlemsel perakende alanında olabilir.
Çok genel anlamda, bu stokastik süreçler insan davranışını, insan kitlelerinin davranışını, kurumsal zekayı ve doğrudan karar almayı inşa edecek şekilde modellemeye çalışır. CRM'de, envanter kontrolü, bordro, ürün geliştirme ve işin hemen hemen tüm diğer yönlerinde, Çin restoran süreci ve benzer fikirler, doğru hedefli modelleme ile tahmin analizi için kullanılabilir.
Bununla birlikte, Çin restoran sürecinin bir başka büyük ve acil kullanımının, insan davranışlarını modellemekle pek ilgisi yoktur. Çin restoran süreci, görüntü işlemede olduğu gibi, üst düzey "ayrımcı" çalışmalar için de kullanılabilir. Bir Çin restoranı sürecine göre görüntü kümeleri geliştirmek, makine öğrenme programlarının eğitim kurallarına daha iyi uyum sağlaması ve ayrımcı sonuçlar üretmesine yardımcı olabilir. Yani, bir anlamda, Çin restoran süreci davranışsal modelleme veya teknik modelleme veya her ikisi için kullanılabilir.
