প্রশ্ন:
কেন মেশিন লার্নিং যুক্তিযুক্ত এজেন্ট খুচরা অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এত গুরুত্বপূর্ণ?
উত্তর:যৌক্তিক এজেন্টগুলি মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পগুলিতে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে পরিবেশন করে তবে গেম তত্ত্ব এবং ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ দিক হিসাবে তারা খুচরা প্রয়োগগুলিতে বিশেষভাবে কার্যকর।
খুচরা ক্ষেত্রে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রায়শই অনুকূল ফলাফলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করতে ব্যবহৃত হয়। সম্মিলিত ভিত্তিতে মানুষের আচরণ দেখার জন্য সংস্থাগুলি গ্রাহকদের সম্পর্কে বড় ডেটা নেওয়ার চেষ্টা করছে এবং এটি মানুষের আবেগ এবং প্রেরণার লেন্সগুলির মাধ্যমে মূল্যায়ন করার চেষ্টা করছে। অন্য কথায়, তারা গ্রাহকদের প্রচুর অধ্যয়ন করছে এবং তাদের সম্মিলিত আচরণের মডেল তৈরি করছে those স্বতন্ত্র পছন্দের সমস্তটি কীভাবে তাদের ব্যবসায়ের বুদ্ধিমত্তাকে অবহিত করার জন্য একত্রিত করার চেষ্টা করছে।
| ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ |
এই বিষয়টি মনে রেখে, যুক্তিযুক্ত এজেন্টরা গেম তত্ত্ব বা অন্যান্য আচরণের মডেলিংয়ে কার্যকর ভূমিকা পালন করে। খুচরা বিক্রেতারা কীভাবে গ্রাহকদের সর্বোত্তম সেবা দিতে হবে তা নির্ধারণের জন্য যুক্তিযুক্ত এজেন্ট এবং মডেলগুলি ব্যবহার করবেন।
উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি মেশিন লার্নিং মডেল নিন যা ড্রাইভ-মাধ্যমে পরিষেবাটি মূল্যায়ন করে। এই ক্ষেত্রে, যুক্তিবাদী অভিনেতারা পৃথক চালক হবে। একটি মেশিন লার্নিং মডেল বড় ডেটা নেবে - উদাহরণস্বরূপ, এটি পরিষেবার গতি, ড্রাইভার কীভাবে ড্রাইভ-মাধ্যমে অঞ্চলটি নেভিগেট করে, কীভাবে তারা তাদের যানবাহন চলাচল করতে পছন্দ করে এবং কীভাবে এটি অন্যান্য সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করে সে সম্পর্কে রিয়েল-টাইম ডেটা পরীক্ষা করে দেখবে একটি খুব বিস্তারিত আচরণ স্তরে।
এটি কেবল একটি উদাহরণ - মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে যুক্তিযুক্ত এজেন্টরা বসার বিষয়ে, পণ্য বা পরিষেবাগুলির জন্য লাইনে দাঁড়ানো, অনলাইনে কেনাকাটা করা, একটি ওপেন-এয়ার মল বা শপিংয়ের দোকানগুলির কেনাকাটা বা অন্য যে কোনও কিছু সম্পর্কে ব্যবসায়িক নেতাদের অনুকরণ করতে পারে human পরিমাপ করতে চান
মূলত, মেশিন লার্নিং মডেলগুলির ব্যবহার বুদ্ধি তৈরি করে যা সংস্থাগুলি আরও ভালভাবে বাজারজাত ও বিক্রয় করতে পারে। যুক্তিযুক্ত এজেন্টরা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কীভাবে তাদের ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তগুলি বাস্তব বিশ্বে কার্যকর হতে পারে সে সম্পর্কে আরও প্রদর্শন করার জন্য মডেলগুলিতে সেই বিশেষ ভূমিকা পালন করে।
খুচরা ক্ষেত্রে যৌক্তিক এজেন্টগুলির একটি গৌণ ব্যবহারের মধ্যে স্বায়ত্তশাসিত মেশিন তৈরি করা জড়িত যা তাদের নিজস্ব সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সম্ভবত সম্ভবত আমরা মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতি বন্ধ হওয়ার সাথে সাথে এই ধরণের বিপণন আরও দেখতে পাব। আপনার কাছে একটি ডিজিটাল স্পাইডার থাকতে পারে যা ওয়েবকে ক্রল করে, বা অন্য কোনও নেটওয়ার্ক বা গ্রাহকদের কাছে ব্যক্তিগতভাবে আইটেম বাজারজাত করার জন্য স্মার্টফোন ডিভাইসের সাথে মিথস্ক্রিয়া - 1980 এবং 1990 এর দশকের বিজ্ঞান কল্পকাহিনী সম্পর্কিত ভবিষ্যত হোলোগ্রামগুলির কথা চিন্তা করুন যা আগ্রহে আগ্রহে আগ্রহে পণ্যগুলি ব্যক্তিগত লোকের কাছে বাজারজাত করেছিল ted । আজকের বিকশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিবেশে খুচরা যুক্তিযুক্ত এজেন্টরা এ জাতীয় জিনিস করতে পারে।
সংক্ষেপে, নির্দিষ্ট উপায় রয়েছে যার মধ্যে খুচরা স্ট্যান্ড মেশিন লার্নিং থেকে প্রচুর উপকৃত হয়। যৌক্তিক এজেন্ট এবং অন্যান্য উপাদানগুলির সাথে জড়িত মেশিন লার্নিং মডেলগুলি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের বাইরে অনুমানের অনেক অংশ নিতে পারে। যে সংস্থাগুলি ব্যবসায়িক বুদ্ধি চালানোর জন্য এই উন্নত মডেলগুলি ব্যবহার করছে না, সেগুলি তাদের পিছনে ফেলে যাবে কারণ সংস্থাগুলি তাদের লক্ষ্য শ্রোতাদের পরিবেশন সম্পর্কে আরও স্মার্ট হয়ে উঠবে।
