S:
Makine öğrenimi rasyonel ajanları perakende uygulamaları için neden bu kadar önemlidir?
A:Akılcı ajanlar, makine öğrenimi ve yapay zeka projelerinde çeşitli amaçlara hizmet eder, ancak perakende uygulamalarında oyun teorisinin ve öngörülü modellemenin önemli yönleri olarak özellikle yararlıdırlar.
Perakendecilikte, makine öğrenme modelleri genellikle en iyi sonuçları tahmin etmeye çalışmak için kullanılır. Şirketler müşterileri hakkında büyük veri toplamaya ve bunu insani duygu ve motivasyon mercekleri aracılığıyla değerlendirmeye çalışıyor - insan davranışlarına toplu olarak bakmak. Başka bir deyişle, kitlelerin müşterilerini inceliyorlar ve kolektif davranışlarının modellerini yapıyorlar, bu bireysel seçimlerin hepsinin iş zekasını bilgilendirmek için nasıl bir araya geldiğini anlamaya çalışıyorlar.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Bunu akılda tutarak, rasyonel ajanlar oyun teorisi veya diğer davranış modellemesinde yararlı bir rol oynamaktadır. Perakendeciler, müşterilere en iyi nasıl hizmet verileceğini anlamaya çalışmak için rasyonel aracılar ve modeller kullanacaklar.
Örneğin, doğrudan hizmeti değerlendiren bir makine öğrenme modeli alın. Bu durumda, rasyonel aktörler bireysel sürücüler olacaktır. Bir makine öğrenimi modeli büyük verileri ele alacaktır - örneğin, hizmet hızı, sürücülerin geçiş alanında nasıl gezintikleri, araçlarını nasıl hareket ettirmeyi seçtikleri ve bunun diğer kararları nasıl etkilediği ile ilgili gerçek zamanlı verileri inceleyecektir. çok ayrıntılı bir davranış düzeyine
Bu sadece bir örnektir - makine öğrenimi modellerindeki rasyonel ajanlar, oturma, ürün veya hizmetler için sıraya girme, çevrimiçi alışveriş, açık hava alışveriş merkezinde veya mağaza serilerinde alışveriş yapma veya iş liderlerinin hemen hemen her şeyi hakkında insan seçimlerini simüle edebilir ölçmek istiyorum.
Temel olarak, makine öğrenimi modellerinin kullanımı, şirketlerin daha iyi pazarlamak ve satmak için kullanabilecekleri zeka oluşturur. Akılcı ajanlar, karar vericilere iş kararlarının gerçek dünyada nasıl oynayabileceği hakkında daha fazla bilgi vermek için modellerde bu rolü oynarlar.
Perakendecilikte rasyonel ajanların ikincil kullanımı, kendi kararlarını verebilecek özerk makineler oluşturmayı içerir. Makine öğrenimi ve yapay zeka ilerlemesi başladığında, bu tür pazarlamayı daha çok göreceğiz. Ürünleri tek tek müşterilere pazarlamak için web'i tarayan bir dijital örümcek veya akıllı telefon cihazları ile başka bir ağ veya etkileşime sahip olabilirsiniz. . Perakende rasyonel ajanların günümüzün gelişen yapay zeka ortamında yapabilecekleri şey budur.
Özetle, perakendecinin makine öğrenmesinden büyük fayda sağlamanın belirli yolları vardır. Rasyonel ajanları ve diğer unsurları içeren makine öğrenme modelleri, iş kararlarının çoğunu tahminlerden çıkarabilir. Bu gelişmiş modelleri iş zekasını yönlendirmek için kullanmayan şirketler, hedef kitlelerine hizmet vermek konusunda daha akıllı hale geldikçe geride kalacaklar.
