Q:
Por que os agentes racionais de aprendizado de máquina são tão importantes para os aplicativos de varejo?
UMA:Os agentes racionais servem a vários propósitos em projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial, mas são particularmente úteis em aplicativos de varejo como aspectos importantes da teoria dos jogos e da modelagem preditiva.
No varejo, os modelos de aprendizado de máquina são frequentemente usados para tentar prever os melhores resultados. As empresas estão tentando pegar grandes dados sobre os clientes e avaliá-los através das lentes das emoções e motivações humanas - para olhar o comportamento humano em uma base coletiva. Em outras palavras, eles estudam massas de clientes e fazem modelos de seu comportamento coletivo, tentando descobrir como todas essas escolhas individuais se combinam para informar sua inteligência de negócios.
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Com isso em mente, agentes racionais desempenham um papel útil na teoria dos jogos ou em outra modelagem de comportamento. Os varejistas usarão agentes e modelos racionais para tentar descobrir como atender melhor os clientes.
Por exemplo, adote um modelo de aprendizado de máquina que avalie o serviço drive-through. Nesse caso, os atores racionais seriam motivadores individuais. Um modelo de aprendizado de máquina incluiria big data - por exemplo, examinaria dados em tempo real sobre velocidade de serviço, como os motoristas navegam na área de drive-through, como eles escolhem mover seus veículos e como isso influencia outras decisões. a um nível comportamental muito detalhado.
Este é apenas um exemplo - agentes racionais em modelos de aprendizado de máquina podem simular escolhas humanas sobre assentos, ficar na fila de produtos ou serviços, fazer compras online, fazer compras em um shopping ao ar livre ou em uma série de lojas, ou qualquer outra coisa que os líderes empresariais quer medir.
Essencialmente, o uso de modelos de aprendizado de máquina cria inteligência que as empresas podem usar para comercializar e vender melhor. Os agentes racionais desempenham esse papel específico nos modelos, a fim de mostrar aos tomadores de decisão mais sobre como suas decisões de negócios podem ocorrer no mundo real.
Um uso secundário de agentes racionais no varejo envolve a criação de máquinas autônomas que podem tomar suas próprias decisões. É provável que veremos mais desse tipo de marketing à medida que o aprendizado de máquina e o progresso da inteligência artificial decolam. Você pode ter uma aranha digital que rastreia a Web, ou alguma outra rede ou interação com dispositivos de smartphone para comercializar itens individualmente para os clientes - pense nos hologramas futuristas dos filmes de ficção científica das décadas de 1980 e 1990 que comercializavam produtos de forma agressiva para pessoas individuais por nome . Esse é o tipo de coisa que os agentes racionais de varejo podem fazer no atual ambiente de inteligência artificial em evolução.
Em resumo, existem maneiras específicas pelas quais o varejo se beneficia bastante com o aprendizado de máquina. Os modelos de aprendizado de máquina que envolvem agentes racionais e outros elementos podem tirar muitas das suposições das decisões de negócios. As empresas que não estiverem usando esses modelos avançados para impulsionar a inteligência de negócios serão deixadas para trás à medida que as empresas ficarem mais espertas em servir seus públicos-alvo.
