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머신 러닝 합리적 에이전트가 소매 애플리케이션에 중요한 이유는 무엇입니까?
ㅏ:합리적 에이전트는 기계 학습 및 인공 지능 프로젝트에서 다양한 목적을 수행하지만 특히 게임 이론 및 예측 모델링의 중요한 측면으로 소매 응용 프로그램에서 유용합니다.
소매업에서 머신 러닝 모델은 종종 최적의 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 기업은 고객에 대한 빅 데이터를 수집하고 인간의 감정과 동기 부여를 통해 평가하여 사람의 행동을 총체적으로 검토하려고합니다. 다시 말해서, 그들은 대량의 고객을 연구하고 집단 행동의 모델을 만들고 있으며, 이러한 모든 개별 선택이 비즈니스 인텔리전스에 정보를 제공하기 위해 어떻게 결합되는지 파악하려고합니다.
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이를 염두에두고 합리적 에이전트는 게임 이론 또는 기타 행동 모델링에서 유용한 역할을합니다. 소매 업체는 합리적인 상담원과 모델을 사용하여 고객에게 최상의 서비스를 제공하는 방법을 알아 봅니다.
예를 들어 드라이브 스루 서비스를 평가하는 기계 학습 모델을 사용하십시오. 이 경우 합리적인 행위자는 개별 운전자가 될 것입니다. 기계 학습 모델은 빅 데이터를 사용합니다. 예를 들어 서비스 속도, 운전자가 주행 영역을 탐색하는 방법, 차량 이동을 선택하는 방법 및 기타 결정에 미치는 영향에 대한 실시간 데이터를 검사합니다. 매우 상세한 행동 수준.
머신 러닝 모델의 합리적인 요원은 좌석, 제품 또는 서비스를위한 라인업, 온라인 쇼핑, 야외 쇼핑몰 또는 일련의 상점에서의 쇼핑, 또는 비즈니스 리더가 제공하는 기타 모든 것에 대한 인간의 선택을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 측정하고 싶다.
기본적으로 머신 러닝 모델을 사용하면 기업이 더 나은 마케팅 및 판매에 사용할 수있는 인텔리전스를 구축 할 수 있습니다. 합리적 에이전트는 의사 결정자에게 비즈니스 의사 결정이 실제 환경에서 어떻게 수행 될 수 있는지 더 자세히 보여주기 위해 모델에서 특정 역할을 수행합니다.
소매업에서 합리적 에이전트를 2 차적으로 사용하려면 자체 결정을 내릴 수있는 자율 머신을 만들어야합니다. 머신 러닝과 인공 지능 발전이 진행됨에 따라 이런 종류의 마케팅을 더 많이 보게 될 것입니다. 웹이나 다른 네트워크를 크롤링하거나 스마트 폰 장치와 상호 작용하여 고객에게 개별적으로 품목을 판매하는 디지털 스파이더가있을 수 있습니다. 1980 년대와 1990 년대 공상 과학 영화에서 미래의 홀로그램을 생각해보십시오. . 이것이 오늘날의 진화하는 인공 지능 환경에서 소매 합리적 요원이 할 수있는 일입니다.
요약하면 소매업이 머신 러닝을 통해 많은 혜택을 볼 수있는 구체적인 방법이 있습니다. 합리적 에이전트 및 기타 요소가 포함 된 머신 러닝 모델은 비즈니스 결정에서 많은 추측을 할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스를 추진하기 위해 이러한 고급 모델을 사용하지 않는 회사는 대상 고객에게 더 스마트하게 서비스를 제공함에 따라 남겨질 것입니다.
