प्रश्न:
मशीन लर्निंग तर्कसंगत एजेंट खुदरा अनुप्रयोगों के लिए इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं?
ए:तर्कसंगत एजेंट मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट्स में विभिन्न उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं, लेकिन वे गेम थ्योरी और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग के महत्वपूर्ण पहलुओं के रूप में खुदरा अनुप्रयोगों में विशेष रूप से उपयोगी हैं।
रिटेल में, मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग अक्सर इष्टतम परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। कंपनियां ग्राहकों के बारे में बड़ा डेटा लेने और मानवीय भावनाओं और प्रेरणाओं के लेंस के माध्यम से इसका आकलन करने की कोशिश कर रही हैं - मानव व्यवहार को सामूहिक आधार पर देखने के लिए। दूसरे शब्दों में, वे ग्राहकों के द्रव्यमान का अध्ययन कर रहे हैं, और अपने सामूहिक व्यवहार के मॉडल बना रहे हैं, यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि उन सभी व्यक्तिगत विकल्पों में से कैसे अपनी व्यापारिक बुद्धिमत्ता को सूचित करने के लिए गठबंधन करते हैं।
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इसे ध्यान में रखते हुए, तर्कसंगत एजेंट गेम थ्योरी या अन्य व्यवहार मॉडलिंग में एक उपयोगी भूमिका निभाते हैं। खुदरा विक्रेता तर्कसंगत एजेंटों और मॉडलों का उपयोग करके यह पता लगाने की कोशिश करेंगे कि ग्राहकों को सबसे अच्छी सेवा कैसे दें।
उदाहरण के लिए, एक मशीन लर्निंग मॉडल लें जो ड्राइव-थ्रू सेवा का मूल्यांकन कर रहा है। इस मामले में, तर्कसंगत अभिनेता व्यक्तिगत ड्राइवर होंगे। एक मशीन लर्निंग मॉडल बड़े डेटा में ले जाएगा - उदाहरण के लिए, यह सेवा की गति के बारे में वास्तविक समय के आंकड़ों की जांच करेगा कि ड्राइवर ड्राइव-थ्रू क्षेत्र को कैसे नेविगेट करते हैं, वे अपने वाहनों को स्थानांतरित करने के लिए कैसे चुनते हैं, और यह कैसे अन्य निर्णयों को प्रभावित करता है, नीचे बहुत विस्तृत व्यवहार स्तर तक।
यह सिर्फ एक उदाहरण है - मशीन लर्निंग मॉडल में तर्कसंगत एजेंट बैठने के बारे में मानव विकल्पों का अनुकरण कर सकते हैं, उत्पादों या सेवाओं के लिए लाइन में खड़े हो सकते हैं, ऑनलाइन शॉपिंग कर सकते हैं, खुली हवा में मॉल या दुकानों की श्रृंखला में खरीदारी कर सकते हैं, या बस कुछ और कर सकते हैं जो व्यवसाय के नेता नापना चाहते हैं।
अनिवार्य रूप से, मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग बुद्धिमत्ता का निर्माण करता है जिसका उपयोग कंपनियां बाजार में बेच सकती हैं और बेहतर बेच सकती हैं। तर्कसंगत एजेंट निर्णय लेने वाले को दिखाने के लिए मॉडल में विशेष भूमिका निभाते हैं कि उनके व्यावसायिक निर्णय वास्तविक दुनिया में कैसे निभा सकते हैं।
खुदरा में तर्कसंगत एजेंटों के एक माध्यमिक उपयोग में स्वायत्त मशीनें बनाना शामिल हैं जो अपने स्वयं के निर्णय ले सकते हैं। यह संभव है कि हम इस तरह के विपणन को मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रगति के रूप में देखें। आपके पास एक डिजिटल स्पाइडर हो सकता है जो वेब, या कुछ अन्य नेटवर्क या स्मार्टफोन उपकरणों के साथ बातचीत करके ग्राहकों को व्यक्तिगत रूप से बाजार की वस्तुओं के लिए प्रदान करता है - 1980 और 1990 के विज्ञान कथा फिल्मों में भविष्य के होलोग्राम के बारे में सोचें, जो नाम से अलग-अलग लोगों को आक्रामक रूप से विपणन करते हैं। । यही कारण है कि खुदरा तर्कसंगत एजेंट आज के विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता वातावरण में कर सकते हैं।
सारांश में, ऐसे विशिष्ट तरीके हैं जिनमें खुदरा मशीन सीखने से बहुत लाभ होता है। मशीन लर्निंग मॉडल जिसमें तर्कसंगत एजेंट और अन्य तत्व शामिल होते हैं, व्यावसायिक निर्णयों से अधिक अनुमान लगा सकते हैं। वे कंपनियाँ जो इन उन्नत मॉडलों का उपयोग व्यवसायिक बुद्धिमत्ता को चलाने के लिए नहीं कर रही हैं, उन्हें पीछे छोड़ दिया जाएगा क्योंकि कंपनियों को अपने लक्षित दर्शकों की सेवा के बारे में होशियार होना चाहिए।
