Q:
Як китайський ресторанний процес та інші подібні моделі машинного навчання можуть застосовуватися до AI підприємства?
A:Питання про те, як китайський ресторанний процес може доручити підприємству AI, є цікавим, оскільки зараз компанії в усіх галузях промисловості вибирають реальні ідеї з машинного навчання загалом, і таких процесів алгоритмів зокрема.
Китайський ресторанний процес є частиною теорії ймовірностей, частково заснованої на стохастичних процесах Діріхле, які можуть направляти рандомізацію перегородок.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Простий спосіб пояснити китайський ресторанний процес полягає в тому, що в уявному китайському ресторані з нескінченними столами люди будуть скупчуватися за цими столами відповідно до заданого набору ймовірностей, використовуваних алгоритмом. Потім алгоритм буде моделювати кількість людей, які будуть сидіти за кожним столом, в яких таблиці - це «перегородки». Рандомізація чи ймовірнісний аспект китайського ресторанного процесу може бути показаний у математичній формі.
Як ці процеси алгоритму впливають на ІТ підприємства? Існує багато способів, коли компанії можуть використовувати ці конструкції для використання великих даних за допомогою машинного навчання або для розвитку цінного ділового інтелекту за допомогою такого типу моделювання. Наприклад, дуже буквально, китайський ресторанний процес може бути використаний для прогнозування групування клієнтів за столами в ресторані, або в роздрібній торговій точці, або деінде. Однак, можливо, кращим прикладом може служити сфера транзакційних роздрібних продажів, де складні алгоритми, засновані на ресторанних процесах в Китаї, могли б допомогти передбачити діяльність клієнтів, таких як покупки / конверсії або попит на існуючі або майбутні акції.
У дуже загальному сенсі ці стохастичні процеси прагнуть моделювати поведінку людини, поведінку народних мас таким чином, щоб будувати інтелект підприємства та безпосередньо приймати рішення. У CRM, контролі над запасами, нарахуванні заробітної плати, розробці продукції та майже будь-якому іншому аспекті бізнесу китайський ресторанний процес та подібні ідеї можуть використовуватися для прогнозної аналітики з правильними видами цілеспрямованого моделювання.
Однак ще одне головне та негайне використання китайського ресторанного процесу мало стосується моделювання поведінки людей. Китайський ресторанний процес також може бути використаний для "дискримінаційної" роботи високого рівня, як при обробці зображень. Розробка кластерних зображень відповідно до китайського ресторанного процесу може допомогти програмам машинного навчання краще адаптуватися до набору правил навчання та створювати дискримінаційні результати. Тож у певному сенсі китайський ресторанний процес може використовуватися або для поведінкового моделювання, або для технічного моделювання, або для обох.
