Q:
Чому раціональні агенти машинного навчання настільки важливі для роздрібних програм?
A:Раціональні агенти виконують різні цілі в проектах машинного навчання та штучного інтелекту, але вони особливо корисні в роздрібних програмах як важливі аспекти теорії ігор та прогнозування моделювання.
У роздрібній торгівлі часто використовуються моделі машинного навчання, щоб спробувати передбачити оптимальні результати. Компанії намагаються взяти великі дані про клієнтів та оцінити їх через призму людських емоцій та мотивацій - дивитися на поведінку людини на колективній основі. Іншими словами, вони вивчають масу клієнтів і складають моделі своєї колективної поведінки, намагаючись зрозуміти, як усі ці індивідуальні варіанти поєднуються, щоб повідомити про їх бізнес-розвідку.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Зважаючи на це, раціональні агенти відіграють корисну роль в теорії ігор чи іншому моделюванні поведінки. Роздрібні торговці використовуватимуть раціональні агенти та моделі, щоб спробувати з'ясувати, як найкраще обслуговувати клієнтів.
Наприклад, візьміть модель машинного навчання, яка оцінює послугу проїзду. У цьому випадку раціональними акторами були б окремі водії. Модель машинного навчання залучає великі дані - наприклад, вона вивчала б дані в режимі реального часу про швидкість обслуговування, про те, як водії орієнтуються в області проїзду, як вони вирішують переміщати свої транспортні засоби та як це впливає на інші рішення, вниз до дуже детального поведінкового рівня.
Це лише один приклад - раціональні агенти в моделях машинного навчання можуть імітувати вибір людей щодо сидіння, стояння в черзі для товарів чи послуг, шопінгу в Інтернеті, покупок у торговому центрі під відкритим небом чи серіалу магазинів або майже про що-небудь ще, що лідери бізнесу хочуть міряти.
По суті, використання моделей машинного навчання формує інтелект, який компанії можуть використовувати для продажу та кращого продажу. Раціональні агенти відіграють ту особливу роль у моделях, щоб показати тим, хто приймає рішення, більше про те, як їхні бізнес-рішення можуть грати в реальному світі.
Вторинне використання раціональних агентів у роздрібній торгівлі передбачає створення автономних машин, які можуть приймати власні рішення. Цілком ймовірно, що ми побачимо більше подібного маркетингу, коли прогрес машинного навчання та штучного інтелекту починається. Можливо, у вас є цифровий павук, який сканує Інтернет, або якась інша мережа або взаємодія зі смартфонами, щоб продавати предмети індивідуально клієнтам - подумайте про футуристичні голограми у науково-фантастичних фільмах 1980-х та 1990-х років, які агресивно продавали продукцію окремим людям за назвою . Це та річ, яку можуть робити раціональні агенти роздрібної торгівлі в умовах сучасного штучного інтелекту.
Підводячи підсумок, є конкретні способи, завдяки яким роздрібна торгівля може отримати велику користь від машинного навчання. Моделі машинного навчання за участю раціональних агентів та інших елементів можуть значною мірою здогадатися з ділових рішень. Компанії, які не використовують ці передові моделі для просування бізнес-аналізу, залишаться позаду, оскільки компанії стають розумнішими щодо обслуговування своєї цільової аудиторії.
