P:
Per què els agents racionals d'aprenentatge automàtic són tan importants per a les aplicacions de venda al detall?
R:Els agents racionals serveixen diversos propòsits en projectes d'aprenentatge de màquines i intel·ligència artificial, però són especialment útils en aplicacions al detall com aspectes importants de la teoria de jocs i el modelatge predictiu.
Al detall, els models d’aprenentatge automàtic s’utilitzen sovint per intentar predir resultats òptims. Les empreses estan intentant agafar grans dades sobre els clients i valorar-lo a través de les lents emocions i motivacions humanes: mirar el comportament humà de forma col·lectiva. És a dir, estudien masses de clients i elaboren models del seu comportament col·lectiu, intentant esbrinar com es combinen totes aquestes opcions individuals per informar la seva intel·ligència empresarial.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
Tenint en compte això, els agents racionals tenen un paper útil en la teoria de jocs o en altres models de comportament. Els minoristes utilitzaran models i agents racionals per intentar conèixer la forma de servir millor els clients.
Per exemple, adopteu un model d'aprenentatge de màquines que avalui el servei de conducció. En aquest cas, els actors racionals serien conductors individuals. Un model d'aprenentatge automàtic assumiria grans dades, per exemple, examinarà les dades en temps real sobre la velocitat del servei, com els conductors naveguen per la zona d'entrada, com trien moure els seus vehicles i com influeix en altres decisions. a un nivell conductual molt detallat.
Aquest és només un exemple: els agents racionals dels models d’aprenentatge de màquines poden simular les opcions humanes sobre seients, estar al fil de productes o serveis, comprar en línia, comprar en un centre comercial a l’aire lliure o una sèrie de botigues, o gairebé qualsevol cosa que els líders empresarials. vol mesurar.
Essencialment, l’ús de models d’aprenentatge de màquines genera intel·ligència que les empreses poden utilitzar per comercialitzar i vendre millor. Els agents racionals tenen un paper especial en els models per mostrar als responsables més informació sobre el desenvolupament de les seves decisions empresarials al món real.
Un ús secundari d’agents racionals al detall consisteix en crear màquines autònomes que puguin prendre les seves pròpies decisions. És probable que veiem més d’aquest tipus de màrqueting a mesura que s’inicia l’aprenentatge automàtic i el progrés de la intel·ligència artificial. Pot ser que tingueu una aranya digital que rastregi la xarxa o alguna altra xarxa o interacció amb dispositius intel·ligents per comercialitzar articles de manera individualitzada als clients. Penseu en els hologrames futuristes de les pel·lícules de ciència ficció dels anys vuitanta i noranta que comercialitzaven productes de manera agressiva a persones individuals per nom. . Això és el que poden fer els agents racionals minoristes en un entorn d’intel·ligència artificial en evolució actual.
En resum, hi ha maneres específiques de representar el comerç al detall que poden beneficiar molt de l'aprenentatge de màquines. Els models d'aprenentatge de màquines que impliquen agents racionals i altres elements poden treure gran part de les endevines de les decisions empresarials. Les empreses que no utilitzin aquests models avançats per impulsar la intel·ligència empresarial quedaran enrere, a mesura que les empreses siguin més intel·ligents a l’hora de servir el seu públic objectiu.
