Q:
Mengapa agen rasional pembelajaran mesin sangat penting untuk aplikasi ritel?
SEBUAH:Agen rasional melayani berbagai tujuan dalam pembelajaran mesin dan proyek kecerdasan buatan, tetapi mereka sangat berguna dalam aplikasi ritel sebagai aspek penting dari teori permainan dan pemodelan prediktif.
Di ritel, model pembelajaran mesin sering digunakan untuk mencoba memprediksi hasil yang optimal. Perusahaan berusaha untuk mengambil data besar tentang pelanggan dan menilainya melalui kacamata emosi dan motivasi manusia - untuk melihat perilaku manusia secara kolektif. Dengan kata lain, mereka sedang mempelajari massa pelanggan, dan membuat model perilaku kolektif mereka, mencoba untuk mencari tahu bagaimana semua pilihan individu bergabung untuk menginformasikan intelijen bisnis mereka.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Dengan pemikiran itu, agen rasional memainkan peran yang berguna dalam teori permainan atau pemodelan perilaku lainnya. Pengecer akan menggunakan agen dan model yang rasional untuk mencoba mencari cara terbaik untuk melayani pelanggan.
Misalnya, ambil model pembelajaran mesin yang mengevaluasi layanan drive-through. Dalam hal ini, aktor rasional akan menjadi pendorong individu. Model pembelajaran mesin akan mengambil data besar - misalnya, ia akan memeriksa data waktu nyata tentang kecepatan layanan, bagaimana pengemudi menavigasi area drive-through, bagaimana mereka memilih untuk memindahkan kendaraan mereka, dan bagaimana hal itu memengaruhi keputusan lain, ke tingkat perilaku yang sangat rinci.
Ini hanyalah satu contoh - agen rasional dalam model pembelajaran mesin dapat mensimulasikan pilihan manusia tentang tempat duduk, antre untuk produk atau layanan, belanja online, berbelanja di mal terbuka atau serangkaian toko, atau hampir semua hal lain yang dilakukan oleh para pemimpin bisnis ingin mengukur.
Pada dasarnya, penggunaan model pembelajaran mesin membangun kecerdasan yang dapat digunakan perusahaan untuk memasarkan dan menjual dengan lebih baik. Agen rasional memainkan peran tertentu dalam model untuk menunjukkan kepada pembuat keputusan lebih banyak tentang bagaimana keputusan bisnis mereka mungkin dimainkan di dunia nyata.
Penggunaan sekunder agen rasional dalam ritel melibatkan pembuatan mesin otonom yang dapat membuat keputusan sendiri. Kemungkinan kita akan melihat lebih banyak pemasaran seperti ini saat pembelajaran mesin dan kemajuan kecerdasan buatan lepas landas. Anda mungkin memiliki laba-laba digital yang merayapi web, atau jaringan lain atau interaksi dengan perangkat smartphone untuk memasarkan item secara individual ke pelanggan - pikirkan hologram futuristik dalam film fiksi ilmiah tahun 1980-an dan 1990-an yang secara agresif memasarkan produk ke orang secara perorangan dengan nama . Itulah jenis hal yang dapat dilakukan oleh agen rasional ritel di lingkungan kecerdasan buatan yang berkembang saat ini.
Singkatnya, ada cara-cara khusus di mana ritel berdiri untuk mendapat manfaat besar dari pembelajaran mesin. Model pembelajaran mesin yang melibatkan agen rasional dan elemen lainnya dapat mengambil banyak tebakan dari keputusan bisnis. Perusahaan yang tidak menggunakan model canggih ini untuk mendorong intelijen bisnis akan tertinggal karena perusahaan menjadi lebih pintar dalam melayani audiens target mereka.
