مقدمة
عندما يتفاعل المستخدمون مع الأجهزة، فهم ينشئون المئات من إشارات البيانات المختلفة، مثل:
- طلبات البحث
- المواقع الإلكترونية أو التطبيقات التي تمت زيارتها
- سجلّ مشاهدة الفيديو
يمكن استخدام هذه التركيبات من الإشارات لتوفير تسويق أكثر ملاءمة لكل مستخدم باستخدام تكنولوجيا تُعرف باسم "تعلُم الآلة".
تعلُّم الآلة
تفحص تكنولوجيا "تعلُم الآلة" كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط وتصنيف تلك البيانات بشكل مفيد. على سبيل المثال، يمكن لتعلّم الآلة تحديد المستخدمين المهمين استنادًا إلى الإجراءات التي يُكملونها. ويمكنها بعد ذلك العثور على مستخدمين جدد بملامح عامة مشابهة لهم يُرجح أن يُكملوا الإجراءات نفسها. وباستخدام تعلُّم الآلة، كلما زادت البيانات التي تقدّمها، تحسّنت قدرة هذه التكنولوجيا في التعرّف على الأنماط التي تريد العثور عليها، مثل المستخدمين الجدد المهمين.
مثال: Google Quick, Draw!
لنستعرض مثالاً عن آلية عمل تعلّم الآلة. يستخدم برنامج Google Quick, Draw! تعلّم الآلة لتخمين ما يرسمه المستخدم استنادًا إلى رسومات مماثلة لمستخدمين سابقين. وفي حال رسم المستخدم لصورة قط، تم تدريب Quick, Draw! باستخدام مجموعة بيانات تتضمّن رسومات لقطط على التعرّف على شكل القط. ومع كل رسم جديد، يزيد حجم مجموعة البيانات، ما يمنح Quick Draw! المزيد من البيانات لتحديد الرسومات الجديدة بشكل صحيح. لفهم كيفية تعرُّف تكنولوجيا تعلّم الآلة على الأنماط في البيانات، علينا أن نستعرض ما يحدث لبرنامج Quick, Draw! وراء الكواليس.
للتعرّف على أن الغرض من أحد الرسومات هو رسم قط، تستعرض تكنولوجيا تعلّم الآلة إشارات البيانات المختلفة. يمكن أن تتمثّل إحدى الإشارات في اتجاه رسم الخطوط. سيرسم العديد من الأشخاص شوارب على القط أولاً، بدءًا من الوجه ثم الاتجاه إلى الخارج ويمكن أن يستخدم Quick, Draw! هذه الإشارة لتحديد ما إذا كنت تقصد رسم قط.
يمكن أن تستخدم تكنولوجيا تعلّم الآلة إشارات إضافية للبيانات كذلك، مثل ترتيب رسم الخطوط. قد يبدأ بعض المستخدمين بالجانب الأيسر من وجه القط، فيرسمون الشارب العلوي أولاً ثم شاربٍ ثانِ أو ثالثٍ أسفله قبل تنفيذ الأمر نفسه على الجانب الأيمن من وجه القط.
يمكن أن يساعد رسم بياني للنقاط المبعثرة على وضع تصوّر مرئي للعلاقة بين هذين البُعدين من الإشارات.
يتم تصنيف الرسومات في المنطقة الزرقاء كقطط والرسومات في المنطقة الحمراء كعناصر أخرى. يستخدم Google Quick, Draw! تكنولوجيا تعلّم الآلة لإنشاء نموذج أو مجموعة من القواعد التي تساعده في رصد "حد" لفصل القطط عن العناصر الأخرى في الرسم البياني للنقاط المبعثرة. على سبيل المثال، تُصنّف الرسومات بالإشارات على يسار الحد كقطط، بينما تُصنّف العناصر على اليمين كعناصر أخرى.
المبهر فعلاً هو أن Google Quick, Draw! يمكن أن يستعرض العلاقات بين مئات من أزواج الأبعاد المختلفة في الوقت نفسه، ويضع حدودًا في كل رسم بياني للنقاط المبعثرة لأزواج الأبعاد هذه.
تضيف الأبعاد الأخرى المزيد من القواعد إلى النموذج ويمكن أن تزيد من قدرة Quick, Draw! على توقّع أي رسم بدقة.
لهذا السبب من المهم لجهات التسويق معرفة أهمية البيانات عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا تعلّم الآلة. وعندما يتعلق بالأمر ببيانات التسويق، تعمل تكنولوجيا تعلّم الآلة بالطريقة نفسها التي يستخدمها Quick, Draw! وهو قادر على إنشاء نماذج متطورة للخروج بمعلومات مفيدة من الكميات الكبيرة من البيانات عن مستخدمي موقعك ومساعدتك على التسويق لكل شخص بمزيد من الفعالية.
