Inhalt
Q:
Warum sind rationale Agenten für maschinelles Lernen für Einzelhandelsanwendungen so wichtig?
EIN:
Rationale Agenten dienen in Projekten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verschiedenen Zwecken, sind jedoch in Einzelhandelsanwendungen als wichtige Aspekte der Spieltheorie und der prädiktiven Modellierung besonders nützlich.
Im Einzelhandel werden oft maschinelle Lernmodelle verwendet, um optimale Ergebnisse vorherzusagen. Unternehmen versuchen, große Datenmengen über Kunden zu erfassen und anhand menschlicher Emotionen und Motivationen zu bewerten, um das menschliche Verhalten auf kollektiver Basis zu betrachten. Mit anderen Worten, sie studieren eine Vielzahl von Kunden und machen Modelle ihres kollektiven Verhaltens, um herauszufinden, wie all diese individuellen Entscheidungen zusammen ihre Business Intelligence beeinflussen.
In diesem Sinne spielen rationale Agenten eine nützliche Rolle in der Spieltheorie oder anderen Verhaltensmodellen. Einzelhändler werden rationale Agenten und Modelle einsetzen, um herauszufinden, wie sie die Kunden am besten bedienen können.
Nehmen Sie zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen, das den Durchfahrservice bewertet. In diesem Fall wären die rationalen Akteure einzelne Treiber. Ein Modell des maschinellen Lernens würde große Datenmengen erfassen - zum Beispiel Echtzeitdaten zur Dienstgeschwindigkeit, zur Navigation der Fahrer im Durchfahrtsbereich, zur Auswahl, wie sie ihre Fahrzeuge bewegen, und wie dies andere Entscheidungen nach unten beeinflusst zu einem sehr detaillierten Verhaltensniveau.
Dies ist nur ein Beispiel: Rationale Agenten in Modellen des maschinellen Lernens können menschliche Entscheidungen über das Sitzen, das Anstehen für Produkte oder Dienstleistungen, das Einkaufen im Internet, das Einkaufen in einem Einkaufszentrum oder in einer Reihe von Geschäften oder über alles andere simulieren, was die Unternehmensführer tun messen wollen.
Die Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen schafft im Wesentlichen Informationen, mit denen Unternehmen besser vermarkten und verkaufen können. Rationale Agenten spielen diese besondere Rolle in den Modellen, um Entscheidungsträgern mehr darüber zu zeigen, wie sich ihre Geschäftsentscheidungen in der realen Welt auswirken könnten.
Eine sekundäre Verwendung rationaler Agenten im Einzelhandel besteht darin, autonome Maschinen zu erstellen, die ihre eigenen Entscheidungen treffen können. Es ist wahrscheinlich, dass mehr von dieser Art von Marketing zu sehen ist, wenn der Fortschritt in Bezug auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zunimmt. Vielleicht haben Sie eine digitale Spinne, die das Internet durchsucht, oder ein anderes Netzwerk oder eine Interaktion mit Smartphones, um Artikel individuell an Kunden zu vermarkten - denken Sie an die futuristischen Hologramme in Science-Fiction-Filmen der 1980er und 1990er Jahre, die Produkte aggressiv und namentlich an einzelne Personen vermarkteten . Das ist die Art von Dingen, die vernünftige Einzelhandelsagenten in einer sich ständig weiterentwickelnden Umgebung mit künstlicher Intelligenz tun können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einzelhandel in besonderer Weise vom maschinellen Lernen profitieren kann. Modelle für maschinelles Lernen, die rationale Agenten und andere Elemente einbeziehen, können die Geschäftsentscheidungen weitgehend entkräften. Unternehmen, die diese fortschrittlichen Modelle nicht verwenden, um Business Intelligence voranzutreiben, werden zurückbleiben, wenn Unternehmen ihre Zielgruppen intelligenter bedienen.