Q:
Pourquoi les agents rationnels d'apprentissage automatique sont-ils si importants pour les applications de vente au détail?
UNE:Les agents rationnels servent divers objectifs dans les projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, mais ils sont particulièrement utiles dans les applications de vente au détail en tant qu'aspects importants de la théorie des jeux et de la modélisation prédictive.
Dans le commerce de détail, les modèles d'apprentissage automatique sont souvent utilisés pour essayer de prédire des résultats optimaux. Les entreprises tentent de prendre des données volumineuses sur les clients et de les évaluer à travers le prisme de l'émotion et des motivations humaines - pour examiner le comportement humain sur une base collective. En d'autres termes, ils étudient des masses de clients et créent des modèles de leur comportement collectif, essayant de comprendre comment tous ces choix individuels se combinent pour éclairer leur intelligence économique.
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Dans cet esprit, les agents rationnels jouent un rôle utile dans la théorie des jeux ou dans d'autres modèles de comportement. Les détaillants utiliseront des agents et des modèles rationnels pour essayer de trouver la meilleure façon de servir les clients.
Par exemple, prenez un modèle d'apprentissage automatique qui évalue le service au volant. Dans ce cas, les acteurs rationnels seraient des moteurs individuels. Un modèle d'apprentissage automatique prendrait en compte les mégadonnées - par exemple, il examinerait les données en temps réel sur la vitesse de service, la façon dont les conducteurs naviguent dans la zone de passage, la façon dont ils choisissent de déplacer leurs véhicules et la façon dont cela influence les autres décisions, vers le bas à un niveau de comportement très détaillé.
Ce n'est qu'un exemple - les agents rationnels dans les modèles d'apprentissage automatique peuvent simuler des choix humains concernant les sièges, la file d'attente pour les produits ou services, les achats en ligne, les achats dans un centre commercial en plein air ou une série de magasins, ou à peu près n'importe quoi d'autre que les chefs d'entreprise veulent mesurer.
Essentiellement, l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique renforce l'intelligence que les entreprises peuvent utiliser pour commercialiser et vendre mieux. Les agents rationnels jouent ce rôle particulier dans les modèles afin de montrer aux décideurs comment les décisions commerciales peuvent se dérouler dans le monde réel.
Une utilisation secondaire d'agents rationnels dans le commerce de détail implique la création de machines autonomes qui peuvent prendre leurs propres décisions. Il est probable que nous verrons plus de ce type de marketing à mesure que le progrès de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle prend son essor. Vous pourriez avoir une araignée numérique qui rampe sur le Web, ou un autre réseau ou une interaction avec des smartphones pour commercialiser des articles individuellement auprès des clients - pensez aux hologrammes futuristes dans les films de science-fiction des années 1980 et 1990 qui commercialisaient agressivement des produits par nom . C'est le genre de choses que les agents rationnels du commerce de détail peuvent faire dans l'environnement d'intelligence artificielle en évolution actuelle.
En résumé, il existe des moyens spécifiques permettant aux détaillants de bénéficier grandement de l'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique impliquant des agents rationnels et d'autres éléments peuvent éliminer une grande partie des conjectures des décisions commerciales. Les entreprises qui n'utilisent pas ces modèles avancés pour piloter la veille économique seront laissées pour compte alors que les entreprises seront plus intelligentes pour servir leurs publics cibles.
