V:
Zakaj so racionalni agenti za strojno učenje tako pomembni za maloprodajne aplikacije?
A:Racionalni agenti služijo različnim namenom pri projektih strojnega učenja in umetne inteligence, vendar so še posebej uporabni v maloprodajnih aplikacijah kot pomembni vidiki teorije iger in napovednega modeliranja.
V trgovini na drobno se pogosto uporabljajo modeli strojnega učenja, da poskušajo napovedati optimalne rezultate. Podjetja poskušajo sprejeti velike podatke o kupcih in jih oceniti skozi lečo človeških čustev in motivacij - na človeško vedenje gledati kolektivno. Z drugimi besedami, preučujejo množico kupcev in izdelujejo modele svojega kolektivnega vedenja in poskušajo ugotoviti, kako se vse te posamezne odločitve združujejo, da bi sporočile svojo poslovno inteligenco.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Glede na to imajo racionalni agenti koristno vlogo pri teoriji iger ali drugem modeliranju vedenja. Trgovci na drobno bodo s pomočjo racionalnih agentov in modelov poskušali ugotoviti, kako najbolje služiti strankam.
Na primer, vzemite model strojnega učenja, ki ocenjuje storitev vožnje. V tem primeru bi bili racionalni akterji posamezni vozniki. Model strojnega učenja bi pomenil velike podatke - na primer preučil bi podatke v realnem času o hitrosti storitve, kako vozniki krmarijo po območju vožnje, kako se odločijo za premikanje svojih vozil in kako to vpliva na druge odločitve, navzdol na zelo podrobno vedenjsko raven.
To je samo en primer - racionalni zastopniki v modelih strojnega učenja lahko simulirajo človekove odločitve glede sedežev, stoje v vrsti za izdelke ali storitve, nakupovanja prek spleta, nakupovanja v nakupovalnem središču na prostem ali v prodajalnah ali pa karkoli drugega, kar vodijo poslovni vodje želite meriti.
Uporaba modelov strojnega učenja v bistvu gradi inteligenco, ki jo lahko podjetja uporabijo za trženje in prodajo bolje. Racionalni zastopniki igrajo to vlogo v modelih, da bi odločevalcem pokazali več o tem, kako se lahko v resničnem svetu igrajo njihove poslovne odločitve.
Sekundarna uporaba racionalnih agentov v trgovini na drobno vključuje ustvarjanje avtonomnih strojev, ki se lahko sami odločajo. Verjetno bomo videli več tovrstnega trženja, ko se strojno učenje in napredek umetne inteligence začneta. Morda imate digitalnega pajka, ki se plazi po spletu ali kakšno drugo omrežje ali interakcijo s pametnimi napravami, da posamezne izdelke prodajajo strankam - pomislite na futuristične holograme v znanstvenofantastičnih filmih osemdesetih in devetdesetih, ki izdelke posameznim ljudem agresivno tržijo po imenu . To je tisto, kar lahko počnejo maloprodajni racionalni agenti v današnjem razvijajočem se okolju umetne inteligence.
Če povzamemo, obstajajo posebni načini, na katerih lahko trgovina na drobno veliko koristi od strojnega učenja. Modeli strojnega učenja, ki vključujejo racionalne agente in druge elemente, lahko veliko ugibajo iz poslovnih odločitev. Podjetja, ki teh naprednih modelov ne uporabljajo za pospeševanje poslovne inteligence, bodo zaostala, saj bodo podjetja pametnejša glede ciljne ciljne skupine.
