K:
Kuinka kiinalainen ravintolaprosessia ja muita vastaavia koneoppimismalleja voidaan soveltaa yrityksen AI: hen?
V:Kysymys siitä, kuinka kiinalainen ravintolaprosessi voi ohjata yrityksen AI: tä, on mielenkiintoinen, sillä tällä hetkellä kaikenlaisten teollisuudenalojen yritykset hakevat käytännöllisiä ideoita koneoppimisesta yleensä ja erityisesti tällaisia algoritmiprosesseja.
Kiinalainen ravintolaprosessi on osa todennäköisyysteoriaa, joka perustuu osittain Dirichletin stokastisiin prosesseihin, jotka voivat ohjata osioiden satunnaistamista.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Yksinkertainen tapa selittää kiinalaisen ravintolan prosessi on, että kuvitteellisessa kiinalaisessa ravintolassa, jossa on ääretön pöydät, ihmiset ryhmittyvät näihin taulukoihin tietyn todennäköisyysjoukon mukaan, joita algoritmi käyttää. Sitten algoritmi mallii kuinka monta ihmistä istuu jokaisessa pöydässä, jossa taulukot ovat "osioita". Kiinalaisen ravintolaprosessin satunnaistaminen tai todennäköisyysnäkökohta voidaan osoittaa matemaattisessa muodossa.
Kuinka nämä algoritmiprosessit vaikuttavat yrityksen IT: hen? On olemassa monia tapoja, joilla yritykset voivat käyttää näitä rakenteita avuksi suurten tietojen hyödyntämisessä koneoppimisella tai arvokkaan yritystiedon kehittämisessä tämän tyyppisen mallinnuksen avulla. Esimerkiksi kiinalaisen ravintolaprosessin avulla voidaan kirjaimellisesti ennustaa asiakkaiden ryhmittymiä ravintolan pöydissä tai ponnahdusikkunan paikassa tai muualla. Ehkä parempi esimerkki olisi kuitenkin kaupallinen kauppa, jossa monimutkaiset kiinalaiset ravintolaprosessipohjaiset algoritmit voisivat auttaa ennustamaan asiakasaktiivisuutta, kuten ostoja / muuntamisia tai olemassa olevan tai tulevan varaston kysyntää.
Hyvin yleisessä mielessä näiden stokastisten prosessien tarkoituksena on mallintaa ihmisen käyttäytymistä, ihmisjoukkojen käyttäytymistä tavalla, joka rakentaa yritystietoisuutta ja suoraa päätöksentekoa. CRM: ssä, varastonhallinta, palkanlaskenta, tuotekehitys ja melkein mikä tahansa muu liiketoiminnan näkökulma, kiinalaista ravintolaprosessia ja vastaavia ideoita voidaan käyttää ennustavaan analytiikkaan oikeanlaisella kohdennetulla mallinnuksella.
Toisella suurella ja välittömällä kiinalaisen ravintolaprosessin käytöllä on kuitenkin vähän tekemistä ihmisen käyttäytymisen mallintamisen kanssa. Kiinalaista ravintolaprosessia voidaan käyttää myös korkean tason "syrjivään" työhön, kuten kuvankäsittelyyn. Kuvaklasterien kehittäminen kiinalaisen ravintolaprosessin mukaan voi auttaa koneoppimisohjelmia mukautumaan paremmin koulutussääntöjoukkoihin ja tuottamaan syrjiviä tuloksia. Joten tietyssä suhteessa kiinalaista ravintolaprosessia voidaan käyttää joko käyttäytymisen mallintamiseen, tekniseen mallintamiseen tai molempiin.
