J:
Kā ķīniešu restorānu procesu un citus līdzīgus mašīnmācības modeļus var piemērot uzņēmuma AI?
A:Jautājums par to, kā ķīniešu restorānu process var dot norādījumus uzņēmuma AI, ir interesants, jo šobrīd visu veidu nozaru uzņēmumi no praktiskām mašīnmācības idejām izmanto praktiskas idejas, it īpaši šāda veida algoritmu procesus.
Ķīniešu restorānu process ir varbūtību teorijas daļa, daļēji balstīta uz Dirihleta stohastiskajiem procesiem, kas var virzīt starpsienu nejaušināšanu.
| Bezmaksas lejupielāde: mašīnmācīšanās un kāpēc tas ir svarīgi |
Vienkāršs veids, kā izskaidrot ķīniešu restorāna procesu, ir tāds, ka iedomātā ķīniešu restorānā ar bezgalīgiem galdiem cilvēki grupēsies pie šiem galdiem saskaņā ar noteiktu varbūtību kopumu, ko izmanto algoritms. Pēc tam algoritms modelēs, cik cilvēku sēdēs pie katra galda, kurā tabulas ir “nodalījumi”. Ķīniešu restorānu procesa nejaušību vai varbūtības aspektu var parādīt matemātiskā formā.
Kā šie algoritma procesi ietekmē uzņēmuma IT? Ir daudz veidu, kā uzņēmumi var izmantot šīs konstrukcijas, lai palīdzētu lielos datus izmantot mašīnmācībā vai attīstītu vērtīgu biznesa informāciju, izmantojot šāda veida modelēšanu. Piemēram, ļoti burtiski ķīniešu restorānu procesu var izmantot, lai prognozētu klientu apvienošanos pie galdiem restorānā vai uznirstošā mazumtirdzniecības vietā vai jebkur citur. Tomēr, iespējams, labāks piemērs būtu mazumtirdzniecības darījumi, kur sarežģīti ķīniešu restorānu procesu balstīti algoritmi varētu palīdzēt prognozēt klientu aktivitātes, piemēram, pirkumus / reklāmguvumus vai pieprasījumu pēc esošajiem vai nākamajiem krājumiem.
Ļoti vispārīgā nozīmē šo stohastisko procesu mērķis ir modelēt cilvēku izturēšanos, cilvēku masu izturēšanos tādā veidā, kas veido uzņēmuma inteliģenci un tiešu lēmumu pieņemšanu. CRM, krājumu kontrole, algu uzskaitīšana, produktu izstrāde un gandrīz jebkurš cits biznesa aspekts, ķīniešu restorānu procesu un līdzīgas idejas var izmantot prognozējošai analītikai ar pareizajiem mērķtiecīgajiem modelēšanas veidiem.
Tomēr citai nozīmīgai un tūlītējai ķīniešu restorāna procesa izmantošanai ir maz sakara ar cilvēku uzvedības modelēšanu. Ķīniešu restorānu procesu var izmantot arī augsta līmeņa "diskriminējošā" darbā, tāpat kā attēlu apstrādē. Attēlu kopu izveidošana saskaņā ar ķīniešu restorānu procesu var palīdzēt mašīnmācīšanās programmām labāk pielāgoties apmācības noteikumu kopumiem un radīt diskriminējošus rezultātus. Tātad savā ziņā ķīniešu restorānu procesu var izmantot gan uzvedības modelēšanai, gan tehniskai modelēšanai, gan abiem.
