อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำและ AI: มันทำงานอย่างไร

ต่อไปนี้คือ ตัวอย่าง บางส่วน ของ เว็บไซต์ ยอดนิยม และ โซเชียล เน็ตเวิร์ก ที่ ใช้ อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำ เพื่อ ปรับปรุง ประสบการณ์ ผู้ ใช้ : YouTube, Amazon, Netflix, LinkedIn … ทั้งหมด จะ กล่าว ถึง ใน บทความ นี้ ไปกันเถอะ !

อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำ: คืออะไร

อัลกอริทึมการแนะนำคือชุดของกฎที่ใช้ในการเลือกเนื้อหาเพื่อแนะนำให้ผู้ใช้ตามข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่รวบรวมจากการเรียกดู การซื้อ การตั้งค่า หรือแม้แต่ พฤติกรรมออนไลน์

จุดมุ่งหมายของอัลกอริธึมคำแนะนำคือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้าโดยการนำเสนอ เนื้อหา ที่เกี่ยวข้องซึ่งปรับให้เหมาะกับความสนใจ ความต้องการ และระดับวุฒิภาวะของพวกเขา ดังนั้น อัลกอริทึมนี้จึงถูกใช้อย่างกว้างขวางในแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง โซเชียลเน็ตเวิร์ก ไซต์อีคอมเมิร์ซ หรือแอปพลิเคชันบนมือถือ เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้อยู่บนแพลตฟอร์มนานขึ้นและมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวให้กับพวกเขา

การทำงานของอัลกอริทึมคำแนะนำขึ้นอยู่กับการรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลนี้อาจมาจาก คำค้นหา การคลิก การซื้อ ความคิดเห็นของผู้ใช้ หรือการให้คะแนน จากนั้น อัลกอริทึมจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุโปรไฟล์ที่คล้ายกันและแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามความต้องการของผู้ใช้

มี เทคนิค อัลกอริทึมคำแนะนำ หลายประการ :

1. การกรองตามเนื้อหา: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการแนะนำเนื้อหาที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ได้ปรึกษาหรือซื้อแล้ว ตัวอย่างเช่น การแนะนำภาพยนตร์หรือซีรีส์ที่คล้ายกับที่เพิ่งดูบนแพลตฟอร์ม "สตรีมมิ่ง"

2. การทำงานร่วมกัน: วิธีนี้อาศัยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้เพื่อ แนะนำเนื้อหา อัลกอริทึมเครื่องมือคำแนะนำสามารถระบุผู้ใช้ที่มีความชอบคล้ายกันได้จากการให้คะแนน บทวิจารณ์ หรือการซื้อ

3. การเรียนรู้ของเครื่อง : เทคนิคนี้จะคาดการณ์การตั้งค่าของผู้ใช้ตามพฤติกรรมก่อนหน้านี้ อัลกอริทึมจะเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลที่รวบรวม และจากนั้นจะสามารถให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องได้มากขึ้น

โดยสรุป อัลกอริทึมคำแนะนำเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ ด้วยการระบุการตั้งค่าของผู้ใช้และนำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง แพลตฟอร์มสามารถกระตุ้นให้ผู้ใช้อยู่ในไซต์นานขึ้น ซื้อมากขึ้น และเพิ่มความภักดีของลูกค้า

เว็บไซต์ใดใช้อัลกอริทึมคำแนะนำ

อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำได้กลายเป็นที่แพร่หลายบนเว็บ ตั้งแต่ไซต์ อีคอมเมิร์ซ ไปจนถึงแพลตฟอร์มการสตรีมเพลงและวิดีโอ อัลกอริทึมเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่เป็นส่วนตัวโดยแนะนำผลิตภัณฑ์ บริการ หรือเนื้อหาที่ผู้ใช้น่าจะสนใจ

ในบทความนี้ เราจะตรวจสอบ เว็บไซต์ ยอดนิยมบางแห่งที่ใช้อัลกอริทึมการแนะนำ เช่น

• Amazon: ️ อีคอมเมิร์ซยักษ์ใหญ่ใช้อัลกอริทึมคำแนะนำที่ซับซ้อนมาก ซึ่งแนะนำผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกับผลิตภัณฑ์ที่คุณซื้อหรือเรียกดู อัลกอริทึมคำนึงถึง ประวัติการ ซื้อ และการค้นหาของผู้ใช้แต่ละคน วิเคราะห์โดยใช้เทคนิค "การเรียนรู้ของเครื่อง" และรักษาโปรไฟล์การตั้งค่าของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง

• Netflix : แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งมีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการแนะนำซีรีส์และภาพยนตร์ที่เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน อัลกอริทึมการแนะนำของ Netflix ดึงข้อมูลการรับชมก่อนหน้านี้ การให้คะแนนและบทวิจารณ์ของผู้ใช้ การค้นหาเนื้อหา ช่วงเวลาของวัน ภาษา และปัจจัยอื่นๆ เพื่อแนะนำเนื้อหาที่เหมาะกับรสนิยมของผู้ใช้แต่ละคน

• อัลกอริทึมการแนะนำของ Spotify : แพลตฟอร์มการสตรีมเพลงของ Spotify ยังใช้อัลกอริทึมการแนะนำเพื่อแนะนำเพลย์ลิสต์และเพลงที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ฟัง อัลกอริทึมคำนึงถึงแนวเพลงที่ผู้ใช้ชอบ เพลงหรือศิลปินที่ฟังบ่อยที่สุด และคำแนะนำจากเพื่อน

• YouTube : ไซต์แบ่งปันวิดีโอ YouTube ยังใช้อัลกอริทึมการแนะนำเพื่อแนะนำวิดีโอที่คล้ายกับวิดีโอที่ผู้ใช้ดู อัลกอริทึมคำนึงถึงวิดีโอที่ดูก่อนหน้านี้ การค้นหาที่ดำเนินการโดยผู้ใช้ ความคิดเห็น และการตั้งค่าของผู้ใช้รายอื่นที่มี โปรไฟล์คล้ายกัน

• อัลกอริทึมการแนะนำ LinkedIn : แพลตฟอร์มเครือข่ายมืออาชีพ LinkedIn ใช้อัลกอริทึมการแนะนำเพื่อแสดงงาน คนรู้จักที่เกี่ยวข้อง และบทความที่น่าจะเป็นที่สนใจของผู้ใช้แต่ละคน อัลกอริทึมใช้ข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้ พฤติกรรมการท่องเว็บ และการโต้ตอบบนแพลตฟอร์มเพื่อสร้างคำแนะนำเฉพาะบุคคล

แท้จริงแล้ว อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำถูกใช้โดยเว็บไซต์ประเภทต่างๆ เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ให้เป็นส่วนตัว แม้ว่าสิ่งนี้อาจดูน่ารำคาญสำหรับบางคน แต่อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้ชีวิตของผู้ใช้ง่ายขึ้นโดยเสนอ คำแนะนำส่วนบุคคล ที่ปรับให้เหมาะกับความชอบของแต่ละคน

ตัวอย่าง: เว็บไซต์ใดต่อไปนี้ใช้อัลกอริทึมคำแนะนำ

• อัลกอริทึมคำแนะนำของ Dropbox:

Dropbox ใช้อัลกอริทึมคำแนะนำเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับความต้องการของพวกเขา อัลกอริทึมแนะนำไฟล์ตามการกระทำที่ผ่านมาของผู้ใช้และการกระทำของ ผู้ใช้ อื่นที่คล้ายกัน

วิธีการทำงานของอัลกอริทึมคำแนะนำของ Dropbox ค่อนข้างตรงไปตรงมา ไฟล์ของผู้ใช้แต่ละคนจะถูกตรวจสอบสำหรับการกระทำต่างๆ เช่น การเปิด การแก้ไข และการแบ่งปัน ด้วยข้อมูลนี้ อัลกอริทึมคำแนะนำของ Dropbox สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น คำแนะนำร่วมกัน หรือคำแนะนำตามเนื้อหา :

• ในกรณีของการให้คำแนะนำร่วมกัน อัลกอริทึมคำแนะนำของ Dropbox จะใช้การกระทำของผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมคล้ายกันเพื่อแนะนำไฟล์ ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้สองคนแก้ไขและรวมไฟล์เดียวกันไว้ในงานล่าสุด อัลกอริทึมจะแนะนำไฟล์นี้ให้กับผู้ใช้เหล่านี้
• ในกรณีของคำแนะนำตามเนื้อหา อัลกอริทึมจะระบุไฟล์ที่คล้ายกันโดยการวิเคราะห์เนื้อหาของไฟล์ที่ผู้ใช้เปิดหรือแก้ไข ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ทำงานเกี่ยวกับเอกสารที่เกี่ยวข้องกับการเงินและงบประมาณเป็นหลัก อัลกอริทึมคำแนะนำจะแนะนำไฟล์ที่คล้ายกัน (ในด้านการเงินและการบัญชี) ให้กับผู้ใช้

นอกจากนี้ อัลกอริทึมคำแนะนำของ Dropbox ยังสามารถพิจารณาปัจจัยอื่นๆ เช่น ความถี่ในการใช้งาน ความนิยม และขนาดไฟล์ ก่อนที่จะแนะนำไฟล์ให้กับผู้ใช้

อัลกอริทึมคำแนะนำของ Dropbox ใช้ เทคนิคหลายอย่างเพื่อแนะนำ ไฟล์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดให้กับผู้ใช้ การใช้อัลกอริทึมคำแนะนำนี้ช่วยให้ผู้ใช้ Dropbox ค้นพบไฟล์ใหม่ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และเข้าถึงไฟล์ที่สำคัญที่สุดสำหรับพวกเขาได้อย่างง่ายดาย

• อัลกอริทึมคำแนะนำของ Amazon:

Amazon ใช้อัลกอริทึมคำแนะนำเพื่อมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้ทุกคน อัลกอริทึมนี้รวบรวมข้อมูลจำนวนมาก (เรียกว่าแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้) เช่น พฤติกรรมการซื้อของ การค้นหาล่าสุด และผลิตภัณฑ์ที่ดูเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันหรือเสริมกัน

อัลกอริทึมคำแนะนำของ Amazon ยังใช้การกรองร่วมกันเพื่อประเมินแนวโน้มการซื้อของผู้ใช้ที่คล้ายกัน จากนั้นจึงแนะนำผลิตภัณฑ์เหล่านี้ให้กับผู้ใช้รายอื่นที่มี พฤติกรรมการซื้อ คล้ายกัน

นอกจากนี้ Amazon ยังได้พัฒนาอัลกอริทึมเฉพาะที่เรียกว่า “การกรองแบบทำงานร่วมกันแบบรายการต่อรายการ” ซึ่งเป็นอัลกอริทึม การกรองแบบทำงานร่วมกัน ตามผลิตภัณฑ์ อัลกอริทึมคำแนะนำนี้ใช้ข้อมูลประวัติการซื้อของผู้ใช้เพื่อเชื่อมโยงผลิตภัณฑ์ที่ซื้อ แล้วจึงแนะนำผลิตภัณฑ์เสริม

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ซื้อหนังสือเกี่ยวกับภาษา Python Amazon จะแนะนำหนังสืออื่นๆ เกี่ยวกับ Python หรือหนังสือเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม

นอกจากนี้ Amazon ยังได้แนะนำระบบ "คำแนะนำการซื้อรายสัปดาห์" ที่แนะนำผลิตภัณฑ์ตามรสนิยมของผู้ใช้ สิ่งนี้ทำได้โดยการรวบรวมข้อมูลในรายการสินค้าที่ต้องการ การให้คะแนน และบทวิจารณ์ที่ลูกค้าทิ้งไว้

นอกจากนี้ อัลกอริธึมคำแนะนำของ Amazon ยังแนะนำผลิตภัณฑ์ตามการซื้อบ่อยหรือผลิตภัณฑ์ยอดนิยมอีกด้วย

ผลลัพธ์ของอัลกอริทึมคำแนะนำนี้ไม่อาจปฏิเสธได้ ช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบผลิตภัณฑ์ใหม่ในขณะที่มอบ ประสบการณ์การช็อปปิ้ง ที่เป็นส่วนตัว อัลกอริทึมคำแนะนำที่ใช้ AI เป็นหนึ่งในความสำเร็จทางเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมของ Amazon และช่วยให้บริษัทเป็นหนึ่งในผู้เล่นที่มีอิทธิพลมากที่สุดในโลกของ การขายออนไลน์

วิกิพีเดียใช้อัลกอริทึมคำแนะนำหรือไม่?

• อัลกอริทึมคำแนะนำของ Wikipedia :

วิกิพีเดีย ใช้อัลกอริทึมการแนะนำเพื่อนำผู้ใช้ไปยังหน้าเว็บที่อาจสนใจ โดยหวังว่าจะเพิ่มเวลาที่ใช้ในไซต์และอัตราการมีส่วนร่วม วิกิพีเดียใช้อัลกอริทึมการแนะนำหลายประเภท แต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์และวิธีการเลือก เนื้อหาที่จะแนะนำ เป็นของตนเอง

หนึ่งในอัลกอริทึมยอดนิยมที่ใช้โดย Wikipedia เรียกว่า "Collaborative Filtering" อัลกอริทึมคำแนะนำนี้จะวิเคราะห์กิจกรรมที่ผ่านมาของผู้ใช้แต่ละคนบนไซต์เพื่อแนะนำเนื้อหาที่เหมาะกับรสนิยมของพวกเขา

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ใช้เวลาอ่านบทความเกี่ยวกับปรัชญาเป็นเวลานาน อัลกอริทึมคำแนะนำอาจแนะนำ บทความที่คล้ายกัน ในหัวข้อที่เกี่ยวข้อง การใช้วิธีนี้ Wikipedia ช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมโดยนำเสนอเนื้อหาส่วนบุคคลที่ตรงกับความสนใจของพวกเขา

วิกิพีเดียยังใช้ อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำ ตามปัจจัยต่างๆ เช่น บทความที่มีผู้อ่านมากที่สุด บทความล่าสุด บทความที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อการค้นหามากที่สุด และบทความที่มีคะแนนสูงสุด อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถจัดเรียงบทความต่างๆ ของวิกิพีเดียเป็นหมวดหมู่ต่างๆ และแนะนำตามความเกี่ยวข้องในการค้นหาหรือ ความสนใจของผู้ใช้

สุดท้าย วิกิพีเดียใช้อัลกอริทึมคำแนะนำตามความนิยมของเพจ อัลกอริทึมนี้ตรวจสอบจำนวนการดู อัตราการแปลง จากผู้เยี่ยมชมที่ไม่โต้ตอบไปยังผู้อ่านที่กระตือรือร้นของบทความ รวมถึงการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้และหน้าที่เยี่ยมชม ทำให้วิกิพีเดียสามารถแนะนำหน้าที่สร้างการมีส่วนร่วมมากที่สุดสำหรับผู้เยี่ยมชมใหม่

โดยทั่วไป อัลกอริทึมคำแนะนำของวิกิพีเดียสามารถแนะนำบทความใน หัวข้อที่คล้ายกัน โดยใช้เทคนิคการกรองร่วมกัน ความเกี่ยวข้อง และความนิยม เทคนิคเหล่านี้ทำให้วิกิพีเดียสามารถนำเสนอบทความที่เกี่ยวข้องแก่ผู้ใช้ซึ่งอาจเป็นประโยชน์แก่ผู้ใช้ ปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขาบนไซต์ และกระตุ้นให้พวกเขาใช้เวลาที่นั่นมากขึ้น

Spotify ใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร

• Spotify ใช้อัลกอริทึมคำแนะนำ:

Spotify ได้ปฏิวัติวิธีที่ผู้คนฟังเพลงออนไลน์ และหนึ่งในปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนความสำเร็จของพวกเขาคืออัลกอริทึมการแนะนำของพวกเขา อัลกอริทึมนี้ช่วยให้ Spotify สามารถแนะนำเพลงและศิลปินที่คล้ายกับที่ผู้ใช้มักจะฟัง นี่คือวิธีการทำงาน:

• ประการแรก Spotify รวบรวมข้อมูลผู้ใช้ จำนวนมหาศาล การบันทึก เพลย์ลิสต์ เพลงที่บันทึกไว้หลายล้านชั่วโมง จากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อฝึก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ที่สามารถคาดเดาความชอบทางดนตรีของผู้ใช้ได้
• อัลกอริทึมการแนะนำของ Spotify จะใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อเปรียบเทียบลักษณะทางดนตรีของเพลงและศิลปินต่างๆ พวกเขาใช้คุณสมบัติต่างๆ เช่น จังหวะ คีย์ ทำนอง เครื่องดนตรี เนื้อเพลง และคุณลักษณะอื่นๆ ของดนตรี
• การใช้ คุณลักษณะเหล่านี้ อัลกอริทึมการแนะนำจะจัดอันดับเพลงตาม "ความเหมือน" ของเพลงและศิลปินอื่นๆ การเปรียบเทียบนี้สามารถพิจารณาปัจจัยหลายประการ เช่น ความนิยมของเพลงหรือศิลปิน ความใกล้ชิดทางภูมิศาสตร์ ความสอดคล้องกับเพลย์ลิสต์หรือแนวเพลง เป็นต้น
• ตามการจัดประเภทเหล่านี้ Spotify สามารถแนะนำเพลงและศิลปินที่คล้ายกับที่ผู้ใช้เคยฟังอยู่แล้ว เมื่อผู้ใช้ฟังเพลง Spotify จะวิเคราะห์ประวัติเพลงและแนะนำเพลย์ลิสต์และอัลบั้มตามนั้น

การใช้อัลกอริทึมการแนะนำของ Spotify ผู้ใช้สามารถค้นพบศิลปินและเสียงใหม่ๆ ที่อาจไม่เคยพบมาก่อน อัลกอริทึมนี้สนับสนุน ความเชี่ยวชาญของ Spotify ในฐานะผู้สร้างเพลย์ลิสต์ ไม่ว่าจะเป็นเพลย์ลิสต์ส่วนตัว เพลย์ลิสต์การออกกำลังกายอย่างรวดเร็ว หรือชุดเพลงสำหรับแนวเพลงเฉพาะ

โดยสรุป อัลกอริธึมการแนะนำของ Spotify เป็นองค์ประกอบสำคัญของ กลยุทธ์ ทางการตลาด และช่องทางการหาลูกค้า ️ ช่วยให้บริษัทสามารถสร้างความภักดีของผู้ใช้โดยนำเสนอเนื้อหาที่พวกเขาชอบและช่วยให้พวกเขาค้นพบศิลปินและเพลงใหม่ๆ นี่เป็นตัวอย่างความสำเร็จในการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้

• Waalaxy ใช้อัลกอริทึมคำแนะนำเดียวกันกับ Spotify:

ดังที่ได้อธิบายไปแล้ว AI คำแนะนำ ของ Spotify ใช้ อัลกอริทึมขั้นสูง เพื่อ วิเคราะห์ พฤติกรรม การรับชม ของคุณ และ ให้ คำแนะนำ ในแบบของคุณ ในทำนองเดียวกัน Waalaxy พิจารณา การค้นหา ลูกค้าเป้าหมาย 10 ราย และ แนะนำ โปรไฟล์ ที่คล้ายกัน มากถึง 1,000 โปรไฟล์

นี่คือ การดำเนินการที่ คุณสามารถทำได้ด้วย AI “Prospect Finder” ของเรา :

• รวบรวม จาก ข้อมูล พฤติกรรม นิสัย ของ คุณ _ _
• วิเคราะห์ ลักษณะ ของ ลูกค้าที่ มี ศักยภาพ
• ประมวลผลล่วงหน้า และ ล้าง ข้อมูล จาก นั้น คุณสามารถ จัดระเบียบได้
• สร้าง แบบ จำลอง ของ คุณ โดย ใช้ เทคนิค เทคนิค เครื่อง
• คำ แนะนำ ขึ้นอยู่ กับ เกณฑ์ และ หลักเกณฑ์ และ พฤติกรรม ของ ผู้มีโอกาส เป็น ลูกค้า ที่เลือก
• รวบรวม จาก คำติชม เพื่อ ปรับ แต่ง โมเดล และ ปรับปรุง คำ แนะนำ

( เช่นเดียวกับที่ Spotify ทำ กับ เพลง ที่ คุณ ฟัง )

นี่คือวิดีโออธิบายเล็กน้อยสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม:

สรุป: อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำและ AI

คำถามที่พบบ่อย : อัลกอริทึมคำแนะนำ

อัลกอริทึมคำแนะนำทำงานอย่างไร

อัลกอริทึมคำแนะนำโดยทั่วไปจะใช้การผสมผสานระหว่างเทคนิค การประมวลผลข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้และใช้เพื่อแนะนำรายการที่เกี่ยวข้อง

• การรวบรวมข้อมูล: อัลกอริทึมรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ เช่น ประวัติการซื้อ บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ และพฤติกรรมการเรียกดู

• การวิเคราะห์ข้อมูล: ข้อมูลที่รวบรวมได้รับการวิเคราะห์เพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และการตั้งค่าของผู้ใช้

• การสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้: อัลกอริทึมสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ตามข้อมูลที่รวบรวม โปรไฟล์เหล่านี้ใช้เพื่อทำความเข้าใจการตั้งค่า ความต้องการ และพฤติกรรมของผู้ใช้

• คำแนะนำ: ด้วยโปรไฟล์ผู้ใช้เหล่านี้ อัลกอริทึมสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับความชอบของผู้ใช้ นอกจากนี้ อัลกอริทึมยังใช้เทคนิคการกรองร่วมกันเพื่อแนะนำรายการที่คล้ายกับรายการที่ผู้ใช้เคยชอบในอดีต

• การประเมินคำแนะนำ: อัลกอริทึมจะประเมินคำแนะนำอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ามีประสิทธิภาพและเหมาะสม

โดยพื้นฐานแล้ว อัลกอริทึมคำแนะนำจะใช้ข้อมูลของผู้ใช้เพื่อ คาดการณ์ความต้องการหรือความชอบของพวกเขา และเสนอคำแนะนำที่เหมาะสม สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และสามารถเพิ่มยอดขายหรือการเข้าชมไซต์ได้

AIs สามารถทำงานอะไรได้บ้าง?

ปัญญาประดิษฐ์ มีศักยภาพในการทำงานทุกประเภท ตั้งแต่การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ความรู้สึก ไปจนถึงการแปลภาษา นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของสิ่งที่ AI สามารถทำได้:

• การวิเคราะห์ข้อมูล: AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในระยะเวลาอันสั้น ระบุรูปแบบและแนวโน้ม สิ่งนี้ทำให้พวกเขาเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดและการเงิน

• ความช่วยเหลือเสมือนจริง: AI สามารถให้การสนับสนุนโดยอัตโนมัติสำหรับผู้ใช้แบบโต้ตอบในแอปพลิเคชัน ตัวอย่างเช่น Chatbots เป็นโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาเพื่อโต้ตอบกับผู้ใช้ในลักษณะการสนทนา

• การจดจำภาพและเสียง: AI นั้นเก่งมากในการจดจำภาพและเสียง เช่นเดียวกับการใช้งานภาพถ่าย การจดจำใบหน้า การจดจำตัวละคร หรือการจดจำเสียง

• การแปลภาษา: AI สามารถแปลภาษาได้ทันทีและมีความแม่นยำมากขึ้น ทำให้มีประโยชน์สำหรับบริษัทที่เน้นการค้าระหว่างประเทศ

• การวิเคราะห์ความรู้สึก: AI ยังสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกที่แสดงออกมาทางออนไลน์บนเครือข่ายสังคม เช่น การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุอารมณ์เชิงบวกหรือเชิงลบของผู้ใช้

ในความเป็นจริง ปัญญาประดิษฐ์มีความสามารถในการทำงานที่หลากหลาย ซึ่งสะท้อนถึงความสามารถในการปรับตัวและความสามารถรอบด้านในด้านธุรกิจ การวิจัย และ การพัฒนาเทคโนโลยี

คุณจะทำเงินกับ AI ได้อย่างไร?

การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถเปิด โอกาสในการสร้างรายได้ สำหรับนักลงทุนและผู้ประกอบการ ประการแรก บริษัทต่างๆ จะใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ และลดข้อผิดพลาดของมนุษย์

สิ่งนี้สามารถลดต้นทุนและปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์และบริการ ยิ่งไปกว่านั้น แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้ช่วยเสมือนกำลังถูกใช้มากขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน เพิ่ม ความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า

• ประการที่สอง มีการใช้ AI ในการโฆษณาออนไลน์เพื่อ กำหนดเป้าหมายโฆษณา ตามความต้องการของผู้บริโภค เพิ่มโอกาสที่โฆษณาเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพ บริษัทต่างๆ ยังสามารถใช้ระบบ AI เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดหรือการขายใหม่ๆ
• นอกจากนี้ยังสามารถสร้างรายได้ด้วยการสร้างแอปพลิเคชันพิเศษ เช่น ผู้ช่วยเสียงสำหรับบ้านอัจฉริยะ ซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงสำหรับการถอดเสียง หรือคำแนะนำการลงทุนตามอัลกอริธึมการประมวลผลข้อมูล

สรุปได้ว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างรวดเร็วซึ่งมอบโอกาสในการสร้างรายได้มากมายให้กับธุรกิจและผู้ประกอบการ และไม่ต้องสงสัยเลยว่ากรณีการใช้งานใหม่ๆ จะเกิดขึ้นในอนาคต

แค่นั้นแหละ! ตอนนี้คุณรู้ทั้งหมดเกี่ยวกับ อัลกอริทึมเครื่องมือแนะนำแล้ว