Q:
Waarom zijn rationele agenten voor machine learning zo belangrijk voor retailtoepassingen?
EEN:Rationele agenten dienen verschillende doelen in machine learning en kunstmatige intelligentieprojecten, maar ze zijn vooral nuttig in retail-toepassingen als belangrijke aspecten van speltheorie en voorspellende modellen.
In de detailhandel worden modellen voor machine learning vaak gebruikt om te proberen optimale resultaten te voorspellen. Bedrijven proberen big data over klanten te verzamelen en te beoordelen door de lens van menselijke emotie en motivaties - om menselijk gedrag op collectieve basis te bekijken. Met andere woorden, ze bestuderen massa's klanten en maken modellen van hun collectieve gedrag, en proberen erachter te komen hoe al die individuele keuzes gecombineerd worden om hun bedrijfsinformatie te informeren.
| Gratis download: machine learning en waarom het ertoe doet |
Met dat in gedachte spelen rationele agenten een nuttige rol in speltheorie of andere gedragsmodellering. Retailers zullen rationele agenten en modellen gebruiken om erachter te komen hoe ze klanten het beste kunnen bedienen.
Neem bijvoorbeeld een machine learning-model dat de drive-through-service evalueert. In dit geval zouden de rationele actoren individuele drijfveren zijn. Een machine learning-model zou big data opnemen - het zou bijvoorbeeld real-time gegevens over de snelheid van de service onderzoeken, hoe chauffeurs door het doorrijgebied navigeren, hoe ze ervoor kiezen hun voertuigen te verplaatsen, en hoe dat andere beslissingen beïnvloedt, naar beneden tot een zeer gedetailleerd gedragsniveau.
Dit is slechts één voorbeeld - rationele agenten in machine learning-modellen kunnen menselijke keuzes simuleren over zitplaatsen, in de rij staan voor producten of diensten, online winkelen, winkelen in een openluchtwinkelcentrum of een reeks winkels, of zo ongeveer alles wat zakelijke leiders willen meten.
In wezen bouwt het gebruik van machine learning-modellen intelligentie op die bedrijven kunnen gebruiken om beter op de markt te brengen en te verkopen. Rationele agenten spelen die specifieke rol in de modellen om besluitvormers meer te laten zien hoe hun zakelijke beslissingen in de echte wereld kunnen uitkomen.
Een secundair gebruik van rationele agenten in de detailhandel omvat het creëren van autonome machines die hun eigen beslissingen kunnen nemen. Het is waarschijnlijk dat we meer van dit soort marketing zullen zien naarmate machine learning en kunstmatige intelligentie een vlucht nemen. Je hebt misschien een digitale spin die op internet kruipt, of een ander netwerk of interactie met smartphoneapparaten om items individueel aan klanten op de markt te brengen - denk aan de futuristische hologrammen in sciencefictionfilms uit de jaren 1980 en 1990 die agressief producten op de markt brachten aan individuele mensen op naam . Dat is iets dat rationele agenten in de detailhandel kunnen doen in de zich ontwikkelende kunstmatige intelligentieomgeving van vandaag.
Kortom, er zijn specifieke manieren waarop retail veel baat heeft bij machine learning. Machine learning-modellen met rationele agenten en andere elementen kunnen veel van het giswerk uit zakelijke beslissingen halen. Bedrijven die deze geavanceerde modellen niet gebruiken om business intelligence te genereren, blijven achter als bedrijven slimmer worden in het bedienen van hun doelgroepen.
