İçerik
- Takviye Öğrenme Nedir?
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Pazarlamacılar için Makineler
- Çok yakında
- Daha Büyük Düşünmek
- Evlat Edinme Yolu
Kaynak: Juliatimchenko / Dreamstime.com
Paket servisi:
Takviye öğrenme, sonuçları tahmin edebilen ve kullanıcıların daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilecek yapay zeka ve makine öğrenmesi alt kümesidir.
Pazarlamacılar, giderek artan rekabetçi pazarlama koşullarında üstünlük kazanmaya çalışırken, ölçeklenebilir ve akıllı çözümler aramaktadırlar. Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) şu anda markalar ve pazarlama kuruluşları tarafından toplu halde benimsenmesi şaşırtıcı değildir. (ML'nin temelleri hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Machine Learning 101.)
Başlatılmamış olarak, AI bir bilgisayar bir insanın aksi takdirde yapacağı tanımlanmış görevleri otomatik hale getirdiğinde bir teknoloji olarak kabul edilebilir. Yapay zeka içerisinde işlevsel bir alan olarak makine öğrenmesi, bir bilgisayara bir son hedef verildiği zamandır, ancak en iyi rotayı kendi başına hesaplamak gerekir.
Bugün, bu teknolojileri görüyoruz - özellikle makine öğrenimi - reklam sahtekarlığı tespiti, tüketici davranışlarını tahmin etme, öneri sistemleri, yaratıcı kişiselleştirme ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok pazarlama alanına yayılmış.
Her şey yolunda ve güzel olsa da, pazarlamacılar için makine öğrenmesinin yarattığı talebi gerçekten karşılayabilecekleri yeni bir offshoot teknolojisi var. Buna “takviye öğrenme” (RL) denir.
Takviye Öğrenme Nedir?
ML’den RL’ye adım adım değişimi bir harften daha fazlasıdır. Makine öğrenmesine verilen görevlerin çoğu, “bu imajı tanıma”, “kitap içeriğini anlama” veya “sahtekarlığı yakalama” gibi tek bir adım kullanmayı içerir. doğası gereği çok adımlı ve uzun vadeli bir, makine öğrenmesiyle kolayca elde edilemez.
Bu, takviye öğrenmenin devreye girdiği yerdir. RL algoritmaları, dinamik problemlerin meydana geldiği, sürekli gelişen ve sürekli değişen bir yolculuğun optimizasyonu ile ilgilidir. Her permütasyonun sonucunu hesaplamak için matematiksel bir “ödül fonksiyonu” kullanarak, RL geleceği görebilir ve doğru çağrıyı yapabilir.
Günümüzde, bu son teknolojinin en iyi uygulamaları oyunlarda ve kendi kendine sürüş otomobillerinde görülebilir. Google’ın AlphaGo sistemi geçen yıl dünyanın en iyi masa oyunu Go oyununu yendiğinde, gizli sosları takviye öğreniyordu. Oyunlar kurallar koymuşken, oyuncunun zafere doğru yön değiştirmesi için tahtaya göre dinamik bir seçenek var. Takviye öğrenmesiyle, sistem sonraki her harekete bağlı olarak değişebilecek olası tüm izinleri açıklar.
Benzer şekilde, kendi kendini süren bir otomobil, yolun ve varış yerinin konumunun sabit kaldığı bir yolculuğa devam eder, ancak yoldaki değişkenler - yayalardan yol bloklarına ve bisikletçilere - dinamik olarak değişir. Bu nedenle Tesla’nın Elon Musk’u tarafından kurulan OpenAI’nin araçları için gelişmiş RL algoritmaları kullanılıyor.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Pazarlamacılar için Makineler
Bunların pazarlamacılar için anlamı nedir?
Birçok pazarlamacının temel zorlukları, işletme koşullarının her zaman değişmesi gerçeğiyle yaratılmaktadır. Eski bir strateji yeni bir çekiş kazanırken, kazanan bir kampanya stratejisi zamanla ortaya çıkmayabilir. RL, çoklu sonuçların başarısından ve / veya başarısızlığından öğrendiğimiz gerçek insan zekasını taklit etme ve geleceğin kazanma stratejisini oluşturma yolunda bir adımdır. Bana bazı örnekler vereyim:
1. Kullanıcı katılımı geliştirme
Bir restoran zinciri için müşteri katılımı ve önümüzdeki yıl boyunca on kat ile çoğaltılması hedefine odaklanalım. Bugün, bir pazarlama kampanyası, belki de gıda tercihlerine dayanan bir indirim teklifiyle doğum günü selamı yapılmasını içerebilir. Bu, pazarlamacının bir başlangıç ve bitiş noktası tanımladığı doğrusal düşüncedir.
Yoğun bir dünyada, müşterilerin yaşamları gerçek zamanlı olarak sürekli değişiyor - bazen daha meşgul, bazen daha az. Takviye öğreniminde, bir sistem sürekli olarak pazarlama cephaneliğindeki taktikleri, herhangi bir anda, alıcının 10x katılımın nihai hedefine kaydırması için en iyi şansa sahip olacak şekilde yeniden ayarlanmaktadır.
2. Dinamik bütçe tahsisi
Şimdi 1 milyon dolarlık bir bütçenizin olduğu ve dört ay boyunca farklı kanallara tahsis edilen her ayın sonuna kadar bir miktar harcayacağınız bir reklam senaryosu hayal edin: TV, sadakat promosyonları ve Google. Bütçeyi en iyi şekilde harcadığınızdan nasıl emin olabilirsiniz? Cevap, güne, hedef kullanıcılara, envanter fiyatına ve diğer birçok faktöre bağlıdır.
Takviye öğrenmede algoritmalar, belirli harcama kararlarını alan ödül fonksiyonlarını yazmak için tarihsel reklam sonuç verilerini kullanır. Ancak, fiyatlandırma ve hedef kitle üyesinden pozitif alım olasılığı gibi gerçek zamanlı faktörleri de hesaba katar. Yinelemeli öğrenme sayesinde, ay boyunca reklam harcamasının tahsisi dinamik olarak değişecektir. Nihai hedef belirlenmesine rağmen, RL tüm senaryolarda bütçeyi mümkün olan en iyi şekilde tahsis etmiş olacaktır. (Pazarlama alanındaki yapay zeka hakkında daha fazla bilgi için, Yapay Zekanın Satış Sektörünü Nasıl Devrim Yapacağına bakınız.)
Çok yakında
Takviye öğrenme, karmaşıklığı kabul eder ve insanların heterojen olduğunu kabul eder ve bu gerçekleri hesaba katar ve zamanla oyun tahtanızın parçaları değiştikçe sıradaki her bir hareketi iyileştirir.
Takviye öğrenme hala büyük ölçüde araştırma projelerini ve öncü uygulayıcıları korumaktadır. Matematik kavramı ve tekniği 40 yıldan fazla bir süredir var, ancak üç eğilim sayesinde nispeten yakın zamana kadar konuşlandırma yapmak mümkün olmadı:
- Yüksek güçlü grafik işlem birimleri (GPU'lar) aracılığıyla bilgi işlem gücünün artırılması.
- Cloud computing, üst düzey işlemci gücünü, GPU'ların kendilerinin satın alma maliyetinin çok daha düşük bir oranda elde edilmesini sağlarken, üçüncü tarafların RL modellerini göreceli olarak düşük fiyatla birkaç saat, gün veya hafta boyunca RL modellerini eğitmesine olanak sağladı.
- Sayısal algoritmalarda veya akıllı sezgisel taramada gelişme. RL algoritmasındaki birkaç kritik sayısal adım şimdi çok daha hızlı bir şekilde birleşebiliyor. Bu sihirli sayısal numaralar olmasaydı, bugünün en güçlü bilgisayarlarında bile hala mümkün olmazdı.
Daha Büyük Düşünmek
Tüm bunlar, yeni güçlendirme öğrenme güçlerinin yakında markalara ve pazarlamacılara ulaştırılacağı anlamına geliyor. Bununla birlikte, bunu kucaklamak zihniyette bir değişime ihtiyaç duyacaktır. Bir pazarlama müdürü için, bu teknoloji ellerini direksiyondan çekebilme yeteneği anlamına gelir.
Her işin bir amacı vardır, ancak siperlerdeki derinlerde olduğunuzda, bu hedefe yönelik gerçekleştirilen günlük eylemler bulanıklaşabilir. Şimdi RL teknolojisi, karar vericilerin hedefi belirlemelerini sağlayacak ve sistemlerin kendisine yönelik en iyi yolunu çizeceklerine daha fazla güveneceklerini belirleyecektir.
Örneğin, reklamcılıkta, bugünlerde birçok kişi, tıklama oranı (TO) gibi metriklerin yalnızca gerçek sayılabilecek iş sonuçları için vekaleten olduğunu, yalnızca sayılabilir oldukları için sayıldığını fark eder. RL odaklı pazarlama sistemleri, bu tür aracı ölçütleri ve bunlarla ilişkili olan tüm ağır kaldırmayı vurgulayarak, patronların hedeflere odaklanmalarını sağlar.
Bu, işletmelerin büyük problemleri hakkında daha proaktif ve uzun vadeli düşünmelerini gerektirecektir. Teknoloji olgunlaştığında hedeflerine ulaşacaklar.
Evlat Edinme Yolu
Takviye öğrenme henüz markaların tam ölçekli kullanıma hazır değil; bununla birlikte, pazarlamacılar, markaların pazarlama yapma şeklini değiştirebilecek, makine öğrenmenin ilk vaatlerinden bazılarını iyi yapacak bu yeni kavramı anlamak için zaman ayırmalıdır.
Güç geldiğinde, kullanıcı arayüzüne sahip bir pazarlama yazılımına gelecek, ancak bu yazılımın gerektirdiği görevler radikal bir şekilde basitleştirilecek. Personel için, daha az hareketli anahtarlar ve giriş sayıları ile daha az analitik raporları okumak ve bunlara göre hareket etmek olacaktır. Kontrol panelinin arkasında, algoritma bunun çoğunu idare edecek.
RL'nin kapıdan çıkarak insan zekasını eşleştirmesi olası değildir. Gelişiminin hızı, pazarlamacıların geri bildirimlerine ve önerilerine bağlı olacaktır. Bir bilgisayardan doğru sorunu çözmesini istediğimizden ve bunu çözmediğinde cezalandırdığımızdan emin olmalıyız. Kendi çocuğunuza nasıl öğretirsiniz, öyle değil mi?