Varför är rationella agenter för maskininlärning så viktiga för detaljhandelsapplikationer?

F:

Varför är rationella agenter för maskininlärning så viktiga för detaljhandelsapplikationer?

Rationella agenter tjänar olika syften i maskininlärning och artificiell intelligensprojekt, men de är särskilt användbara i detaljhandelsapplikationer som viktiga aspekter av spelteori och prediktiv modellering.

I detaljhandeln används ofta maskininlärningsmodeller för att försöka förutsäga optimala resultat. Företag försöker ta stora data om kunder och utvärdera det genom linsen av mänskliga känslor och motivationer - för att titta på mänskligt beteende på en kollektiv basis. Med andra ord studerar de massor av kunder och gör modeller av deras kollektiva beteenden och försöker ta reda på hur alla dessa individuella val kombineras för att informera deras affärsinformation.

Med detta i åtanke spelar rationella agenter en användbar roll i spelteori eller annan beteendemodellering. Återförsäljare kommer att använda rationella agenter och modeller för att försöka ta reda på hur de bäst tjänar kunderna.

Ta till exempel en maskininlärningsmodell som utvärderar genomkörningstjänsten. I detta fall skulle de rationella aktörerna vara enskilda drivkrafter. En maskininlärningsmodell skulle ta in big data - till exempel skulle den undersöka realtidsdata om servicens hastighet, hur förare navigerar i genomkörningsområdet, hur de väljer att flytta sina fordon och hur det påverkar andra beslut, ner till en mycket detaljerad beteendemålsnivå.

Detta är bara ett exempel - rationella agenter i maskininlärningsmodeller kan simulera mänskliga val om sittplatser, stå i kö för produkter eller tjänster, shoppa online, shoppa i ett friluftsgalleri eller serie butiker, eller bara om allt annat som företagsledare vill mäta.

I huvudsak bygger användningen av maskininlärningsmodeller intelligens som företag kan använda för att marknadsföra och sälja bättre. Rationella agenter spelar den särskilda rollen i modellerna för att visa beslutsfattare mer om hur deras affärsbeslut kan spela i den verkliga världen.

En sekundär användning av rationella agenter i detaljhandeln innebär att skapa autonoma maskiner som kan fatta sina egna beslut. Det är troligt att vi kommer att se mer av den här typen av marknadsföring eftersom maskininlärning och framsteg av artificiell intelligens tar fart. Du kanske har en digital spindel som genomsöker webben, eller något annat nätverk eller interaktion med smarttelefonenheter för att marknadsföra objekt individuellt till kunder - tänk på de futuristiska hologramen i science fiction-filmer på 1980- och 1990-talet som aggressivt marknadsförde produkter till enskilda personer med namn . Det är den typen som rationella detaljhandelsagenter kan göra i dagens utvecklande konstgjorda intelligensmiljö.

Sammanfattningsvis finns det specifika sätt som detaljhandeln kan dra mycket nytta av maskininlärning. Maskininlärningsmodeller som involverar rationella agenter och andra element kan ta mycket av gissningen ur affärsbeslut. Företag som inte använder dessa avancerade modeller för att driva affärsintelligens kommer att lämnas kvar eftersom företag blir smartare när de betjänar sina målgrupper.