Mengapa mesin pembelajaran rasional mesin begitu penting untuk aplikasi runcit?

Q:

Mengapa mesin pembelajaran rasional mesin begitu penting untuk aplikasi runcit?

Ejen rasional menyediakan pelbagai tujuan dalam pembelajaran mesin dan projek kecerdasan buatan, tetapi mereka amat berguna dalam aplikasi runcit sebagai aspek penting dalam teori permainan dan pemodelan ramalan.

Secara runcit, model pembelajaran mesin sering digunakan untuk meramalkan hasil yang optimum. Syarikat-syarikat berusaha untuk mengambil data besar tentang pelanggan dan menilai melalui lensa emosi dan motivasi manusia - untuk melihat tingkah laku manusia secara kolektif. Dengan kata lain, mereka sedang mengkaji ramai pelanggan, dan membuat model tingkah laku kolektif mereka, cuba memikirkan bagaimana semua pilihan individu itu bergabung untuk memberitahu kecerdasan perniagaan mereka.

Dengan itu, ejen rasional memainkan peranan yang berguna dalam teori permainan atau pemodelan tingkah laku yang lain. Peruncit akan menggunakan ejen dan model rasional untuk cuba mencari cara terbaik untuk memberi khidmat kepada pelanggan.

Sebagai contoh, ambil model pembelajaran mesin yang menilai perkhidmatan memandu melalui. Dalam kes ini, pelakon rasional akan menjadi pemandu individu. Model pembelajaran mesin akan mengambil data besar - contohnya, ia akan memeriksa data masa nyata mengenai kelajuan perkhidmatan, bagaimana pemandu menavigasi kawasan pemanduan, bagaimana mereka memilih untuk memindahkan kenderaan mereka, dan bagaimana ia mempengaruhi keputusan lain, ke bawah ke tahap tingkah laku yang terperinci.

Ini hanya satu contoh - ejen rasional dalam model pembelajaran mesin boleh mensimulasikan pilihan manusia tentang tempat duduk, berdiri sejajar untuk produk atau perkhidmatan, membeli-belah dalam talian, membeli-belah di pusat membeli-belah terbuka atau siri kedai, atau apa sahaja yang pemimpin perniagaan mahu mengukur.

Pada asasnya, penggunaan model pembelajaran mesin membina kecerdasan yang boleh digunakan oleh syarikat untuk memasarkan dan menjual lebih baik. Ejen rasional memainkan peranan khusus dalam model ini untuk menunjukkan para pembuat keputusan lebih banyak tentang bagaimana keputusan perniagaan mereka dapat dimainkan di dunia nyata.

Penggunaan sekunder agen rasional dalam runcit melibatkan pembuatan mesin autonomi yang boleh membuat keputusan mereka sendiri. Kemungkinan kita akan melihat lebih banyak lagi jenis pemasaran seperti pembelajaran mesin dan kemajuan kecerdasan buatan. Anda mungkin mempunyai labah-labah digital yang merangkak web, atau rangkaian atau interaksi lain dengan peranti telefon pintar untuk memasarkan barangan secara individu kepada pelanggan - memikirkan hologram futuristik dalam filem fiksyen sains pada tahun 1980-an dan 1990-an yang secara agresif memasarkan produk kepada individu individu dengan nama . Itulah jenis yang boleh dilakukan agen rasional runcit dalam persekitaran kecerdasan buatan yang kini berkembang.

Ringkasnya, terdapat cara-cara tertentu di mana runcit berdiri untuk mendapat manfaat yang banyak dari pembelajaran mesin. Model pembelajaran mesin yang melibatkan ejen rasional dan elemen lain boleh mengambil banyak tekaan daripada keputusan perniagaan. Syarikat-syarikat yang tidak menggunakan model canggih untuk memacu kecerdasan perniagaan akan ditinggalkan apabila syarikat-syarikat mendapat lebih bijak tentang melayani penonton sasaran mereka.