Денис Матюхин «Искусственный интеллект – будущее туризма?»
← Вернуться к списку
То есть именно тут включается машинное обучение?
Именно, мы очень близко подошли к этому вопросу и ИИ. Посмотрим на ситуацию с запросом по принципу Парето (закон/принцип Парето - эмпирическое правило, которое в наиболее общем виде формулируется как «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата». Ред.), то есть сколько пассажиров в соотношении 80% на 20% выбирали рейс Москва – Санкт-Петербург, к примеру, в среду из аэропорта «Домодедово» в 7.30 утра.
Исходя из собранных данных, вы приходите к выводу, что 80% отправлявших подобный запрос выбирали «Уральские авиалинии» с вылетом в среду в 7.30 утра. Вы отправляете вариант клиенту, и он нажимает «ЗАБРОНИРОВАТЬ», подтверждая, что рейс ему подходит. Все, машинное обучение состоялось, теперь получая новый похожий запрос от этого клиента, система будет его идентифицировать и знать, что ему предложить.
Если клиент не выбрал этот вариант, система вновь пытается угадать его предпочтение, и предлагает рейс «Аэрофлота» из Шереметьево. Согласен? Машинное обучение вновь состоялось, только теперь мы понимаем, что клиент попал в 20%, а не 80. А если оба варианта клиент проигнорировал и стал вручную выбирать параметры рейса? Обучение системы все равно происходит, только теперь напротив его запроса можно сделать пометку «мы ничего не угадали, наш процент выигрыша равен 0», но при этом запись нужных ему параметров в системе сохраняется. То есть, получив в следующий раз заявку от этого клиента, нужно будет взять этот ответ, сравнить с новым запросом и на основе этого всего сделать некоторые допущения, которые могут помочь попасть в диапазон предпочтений этого конкретного клиента.
|
