Q:
Защо рационалните агенти за машинно обучение са толкова важни за приложенията на дребно?
A:Рационалните агенти служат за различни цели в проектите за машинно обучение и изкуствен интелект, но те са особено полезни в приложенията на дребно като важни аспекти на теорията на игрите и прогнозиращото моделиране.
В търговията на дребно често се използват модели за машинно обучение, за да се опитат да предскажат оптимални резултати. Компаниите се опитват да вземат големи данни за клиентите и да ги оценят чрез обектива на човешката емоция и мотивация - да гледат на човешкото поведение на колективна основа. С други думи, те изучават маси от клиенти и правят модели на своето колективно поведение, опитвайки се да разберат как всички тези индивидуални избори се комбинират, за да информират своята бизнес информация.
| Безплатно изтегляне: Машинното обучение и защо има значение |
Имайки това предвид, рационалните агенти играят полезна роля в теорията на игрите или друго моделиране на поведение. Търговците на дребно ще използват рационални агенти и модели, за да се опитат да разберат как най-добре да обслужват клиентите.
Например, вземете модел за машинно обучение, който оценява преминаването през услуга. В този случай рационалните участници биха били отделни двигатели. Моделът на машинно обучение би взел големи данни - например той ще изследва данните в реално време за скоростта на обслужване, как шофьорите навигират в района на преминаване, как избират да преместят своите превозни средства и как това влияе на други решения, надолу до много подробно поведенческо ниво.
Това е само един пример - рационалните агенти в моделите за машинно обучение могат да симулират избора на хора за сядане, стоене в ред за продукти или услуги, пазаруване онлайн, пазаруване в мол на открито или серия магазини или почти всичко друго, което бизнес лидерите искам да мерим.
По същество използването на модели на машинно обучение изгражда интелигентност, която компаниите могат да използват, за да продават и продават по-добре. Рационалните агенти играят тази роля в моделите, за да покажат на лицата, които вземат решения повече за това как биха могли да играят техните бизнес решения в реалния свят.
Вторичната употреба на рационални агенти в търговията на дребно включва създаването на автономни машини, които могат да вземат свои собствени решения. Вероятно ще видим повече от този вид маркетинг, когато машинното обучение и напредъкът на изкуствения интелект излитат. Може да имате дигитален паяк, който обхожда мрежата или някаква друга мрежа или взаимодействие със устройства за смартфони, за да пазарувате артикули индивидуално на клиентите - помислете за футуристичните холограми в научнофантастичните филми от 80-те и 90-те години, които агресивно предлагат продукти на отделни хора по име, Това е нещото, което рационалните агенти на дребно могат да правят в съвременната развиваща се среда на изкуствен интелект.
В обобщение, има специфични начини, по които търговията на дребно може да се възползва много от машинното обучение. Моделите на машинно обучение, включващи рационални агенти и други елементи, могат да извадят голяма част от догадките от бизнес решенията. Компаниите, които не използват тези модерни модели за задвижване на бизнес разузнаването, ще останат назад, тъй като компаниите стават по-интелигентни в обслужването на целевата си аудитория.
