K:
Miksi koneoppiminen rationaaliset aineet ovat niin tärkeitä vähittäiskaupan sovelluksissa?
V:Rationaaliset agentit palvelevat erilaisia tarkoituksia koneoppimisessa ja tekoälyprojekteissa, mutta ne ovat erityisen hyödyllisiä vähittäiskauppasovelluksissa tärkeänä peliteorian ja ennustavan mallinnuksen näkökohtina.
Vähittäiskaupassa koneoppimismalleja käytetään usein yrittämään ennustaa optimaalisia tuloksia. Yritykset yrittävät ottaa isoä tietoa asiakkaista ja arvioida sitä inhimillisten tunneiden ja motivaatioiden kautta - tarkastella ihmisen käyttäytymistä kollektiivisesti. Toisin sanoen, he opiskelevat joukkoja asiakkaita ja tekevät malleja heidän kollektiivisesta käytöksestään yrittäen selvittää, kuinka kaikki nämä yksilölliset valinnat yhdistyvät liiketoiminnan tiedusteluun.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Tätä ajatellen rationaalisilla aineilla on hyödyllinen rooli peliteoriassa tai muussa käyttäytymisen mallinnuksessa. Jälleenmyyjät käyttävät rationaalisia edustajia ja malleja yrittääkseen selvittää, kuinka palvella asiakkaita parhaiten.
Otetaan esimerkiksi koneoppimismalli, joka arvioi ajopalvelua. Tässä tapauksessa rationaaliset toimijat olisivat yksittäisiä kuljettajia. Koneoppimallilla olisi iso data - esimerkiksi se tutkisi reaaliaikaista tietoa palvelun nopeudesta, siitä, kuinka kuljettajat navigoivat läpikulkualueella, miten he valitsevat liikkuaan ajoneuvoihinsa ja kuinka tämä vaikuttaa muihin päätöksiin, alaspäin erittäin yksityiskohtaiselle käyttäytymistasolle.
Tämä on vain yksi esimerkki - koneoppimismallien rationaaliset edustajat voivat simuloida ihmisen valintoja istuimista, tuotteiden tai palvelujen rinnalla seisomisesta, verkkokaupoista, ostoksista ulkoilmakeskuksessa tai myymäläsarjoissa tai melkein kaikesta muusta, mitä yritysjohtajat tarjoavat. haluat mitata.
Pohjimmiltaan koneoppimismallien käyttö rakentaa älykkyyttä, jota yritykset voivat käyttää markkinoimaan ja myymään paremmin. Järkeillä edustajilla on erityinen rooli malleissa osoittaakseen päätöksentekijöille enemmän siitä, kuinka heidän liiketoimintapäätöksensä voivat olla todellisessa maailmassa.
Järkevien edustajien toissijainen käyttö vähittäiskaupassa sisältää itsenäisten koneiden luomisen, jotka voivat tehdä omat päätöksensä. On todennäköistä, että näemme enemmän tällaista markkinointia koneoppimisen ja tekoälyn edistymisen alkaessa. Sinulla saattaa olla digitaalinen hämähäkki, joka indeksoi verkkoa, tai jotain muuta verkkoa tai vuorovaikutusta älypuhelinlaitteiden kanssa markkinoidakseen tuotteita yksilöllisesti asiakkaille - ajattele futuristisia hologrammeja 1980-luvun ja 1990-luvun tieteellisissä fiktioelokuvissa, jotka markkinoivat aggressiivisesti tuotteita yksittäisille ihmisille nimeltä . Se on sellainen asia, jonka vähittäismyynnin rationaaliset edustajat voivat tehdä tänään kehittyvässä tekoälyn ympäristössä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että on olemassa erityisiä tapoja, joilla vähittäiskaupan hyötyvät suuresti koneoppimisesta. Koneoppimallit, joissa on rationaalisia edustajia ja muita elementtejä, voivat poistaa suuren osan arvauksista liiketoimintapäätöksissä. Yritykset, jotka eivät käytä näitä edistyneitä malleja yritystietojen levittämiseen, jäävät jälkeen, kun yritykset saavat fiksumpia palvelemaan kohdeyleisöään.
