בעידן העכשווי, המונחים "בינה מלאכותית" (AI) ו"למידת מכונה" (ML) הפכו למושגים מובילים בתעשיית האירוח, ומבטיחים לשובר גלים באופרציות ובחוויות הלקוחות. משהו שלעתים יתרה על הפולחן הוא חשיבותןשל השלמת הנתונים להבנת הנתונים במלוא עוצמתה עבור ה- AI.
כאשר מדובר ב- ML, תהליך ה"שלמת הנתונים" מחזיק משמעות ניכרת. כפי שלתהליך השלימה מילד אל מבוגר, אלגוריתמי ML דורשים זמן וניתוח נתונים מעמיק כדי לפתח דפוסים מדוייקים שיכולים להניע מטרות עסקיות. המכונות לומדות באמצעות קורלציה, ולא בגלל גירמה, ולכן נדרש מספר ניכר של תצפיות כדי להקים דפוסים אמינים.
להשיג תוצאות מעולות, יש לשלב שתי פעולות בסיסיות באסטרטגיית AI:
1. חיבורי נתונים עמוקים: ככל שהקובץ הנתונים מקיף יותר, כך הורם האלגוריתם ה- AI יהיה לזהות דפוסים נסתרים וליצור מודלים מדויקים. שילוב מערכות שונות כגון API, CDP ופלטפורמות אחידות הוא קריטי למימון היתרונות של ML באסטרטגיה מסחרית במלון.
2. בדיקה משיקה: בעוד חיבורי נתונים עמוקים משפרים את הבנה האלגוריתם, בדיקה רצופה ובדיקת תגובת המשתמש שוות בערך. בדיקה A/B ואיסוף משוב מלקוחות דרך אינטראקציות עם אתרי אינטרנט או אפליקציות ניידות מספקות מידע שווה לשקף את הרצון הישר עם ML עם עבר הזמן.
הזמן הוא רכיב מכריע בתהליך השלמת הנתונים. בשעה שהאלגוריתם מאגד עוד תזכורות ומשקלל מודלים, הדיוק והיעילות של החזיות וההמלצות משתפרים. סבלנות היא מפתח, כשלהרץ את המימון של ML בלי לאפשר זמן מספיק להשלמת הנתונים עלול להוביל לתוצאות לא אמינות.
לדוגמה, Nor1, יצרן הפתרונות להצעות עליות, מדגים כיצד השלמת הנתונים משפיעה על מחול רווחים. לכוון הצעות עלייה מועילות, Nor1 מרכיבה אלגוריתמי ML אשר לומדים כל הזמן ומשתפרים על פי תגובת המשתמשים. עם זאת, מהתחלה, הקורלציה בין בחירות הלקוחות ומיקום ההצעות היא מורכבת לפענוח בגלל מספר משתנים.
על מנת לפתח את רשת הגורמים המשפיעים על החלטות המשתמשים, בדיקה מרוצה והצבת נתונים הם חיוניים. לא מעבר מתקיימות אמצע ראיון ושופרים על אמירות הנתונים יכולים המודל של ML באה "להשרות", עפ"מידע מיקוד על המורכב ולהשיג ראשים ערך שידריך את הצמיחה של הרווחים באופן יעיל.
לסיכום, התבוננות בשלמת הנתונים כחלק חשוב מהאסטרטגיה האלגוריתמית היא חיונית למסעדות שמעונינות להשתמש בכוח של ML. Dragaba אל חיבורי נתונים ובדיקת מרוצה עוברם היסוד למוצלח לאלגוריתמים דיויטים, שמשפר את קבלת הכרעות וחוויית הלקוחות. עם הזמן והסבלנות, מלונות יכולים לשחרר את פוטנציאלם האמיתי של AI ולהשיג הצלחה עמידה בתעשייה דינאמית.
שאלות נפוצות על השלמת נתונים בבינה מלאכותית (AI) ובלמידת מכונה (ML) בתעשיית האירוח
ש: מהו המשמעות של השלמת הנתונים בהקשר של ML?
ת: השלמת הנתונים מתייחסת לתהליך שבמסגרתו מספקים את אלגוריתמי ה – ML בזמן ובניתוח נתונים מורחב כדי לפתח מודלים מדוייקים שיכולים להוביל למטרות עסקיות. מדובר בתהליך דומה לתהליך של ילד הגדל למבוגר.
ש: איך אלגוריתמי ML לומדים?
ת: אלגוריתמי ML לומדים דרך קורלציה, ולא דרך גירמה. הם דורשים מספר ניכר של תצפיות כדי לקבוע דפות אמינים.
ש: מהן הפעולות היסודיות שחייבות להיות משולבות באסטרטגיה של AI כדי להשיג תוצאות עלובות?
ת: הפעולות היסודיות הן חיבורי נתונים עמוקים ובדיקה מרוצה.
ש: למה חיבורי נתונים עמוקים חשובים?
ת: חיבורי נתונים עמוקים, המשיגים דרך הפעלת מערכות שונות כמו API, CDP, ופלטפורמות אחידות, מאפשרים לאלגוריתם AI לזהות דפוסים נסתרים וליצור מודלים מדויקים.
ש: למה ודיקה מרוצה חשובה?
ת: בדיקה מרוצה, הכוללת בדיקות רצופות ובדיקת תגובת המשתמשים, מספקת תובנות ערך בכדי לייעל את המודל של ML עם הזמן. בדיקה A/B ואיסוף משוב מלקוחות דרך אינטראקציות עם אתרי אינטרנט או אפליקציות ניידות הם דוגמאות לבדיקה מרוצה.
ש: למה זמן מהותי בתהליך השלמת הנתונים?
ת: בהתעדת האלגוריתם יותר תצפיות והשלמת דפוסים מטובים, הדיוק והיעילות של חזיות והמלצות עולים. כצה התקדמות המימון של ML בלי להעניק זמן מספיק לשלימת הנתונים יכול להוביל אל תוצאות לא אמינות.
ש: האם תיתן דוגמה לאיך שלמת הנתונים משפיעה על יצירת רווחים?
ת: Nor1, יצרן מוביל בפתרונות למכירת חפיפה, משיק אלגוריתמי ML שוחתים לומדים ומסתגננים בהתבסס על תגובת משתמשים. מהלך, קורלציה בין בחירות הלקוחות ומיקום ה"הצעות" מורכב לפענח על ידי מספר משתנים. על ידי בדיקה ממוצא ואסיפת נתונים, המודל של ML משלם ומספק דגימה שווה לשרף רווחים ביעילות.
ש: למה התבוננות בשלמת הנתונים חשובה למלונות?
ת: התבוננות בשלמת הנתונים כחלק מהאסטרטגיית AI היא חיונית למלונות כסבא פתח של נתונים ככל העומק, התרנת תגמת החליטות והשיפור של חווית הלקוחות.
למידע נוסף על AI ו- ML בתעשיית האירוח, אפשר לבקר בדומיין הראשי בכתובת [example.com](example.com). (שימו לב: החליפו "example.com" בכתובת URL תקנית לדומיין הראשי).
The source of the article is from the blog cheap-sound.com