Használati esetek a Personalizerhez
Fontos
2023. szeptember 20-tól nem hozhat létre új Personalizer-erőforrásokat. A Personalizer szolgáltatás 2026. október 1-jén megszűnik.
Mi az az átláthatósági megjegyzés?
Az AI-rendszerek nem csak a technológiát, hanem a felhasználókat is magukban foglalják, a felhasználókat, akiket érint majd, és a környezet, amelyben üzembe helyezik. A célnak megfelelő rendszer létrehozásához ismerni kell a technológia működését, képességeit és korlátait, valamint a legjobb teljesítmény elérését.
A Microsoft átláthatósági megjegyzésekkel segíti az AI-technológia működésének megértését. Ebbe beletartoznak azok a választási lehetőségek, amelyeket a rendszertulajdonosok tehetnek, amelyek befolyásolhatják a rendszer teljesítményét és viselkedését, valamint az egész rendszerre való gondolkodás fontosságát, beleértve a technológiát, az embereket és a környezetet. A saját rendszer fejlesztésekor vagy üzembe helyezésekor használhatja az átláthatósági megjegyzéseket, vagy megoszthatja azokat a rendszer által használni kívánt vagy érintett személyekkel.
Az átláthatósági megjegyzések a Microsoft azon szélesebb körű erőfeszítéseinek részét képezik, amelyek a mesterséges intelligencia alapelveit a gyakorlatba helyezik. További információkért tekintse meg a Microsoft AI alapelveit.
Bevezetés a Personalizer használatába
Az Azure AI Personalizer egy felhőalapú szolgáltatás, amely segít az alkalmazásoknak kiválasztani a legjobb tartalomelemet a felhasználók megjelenítéséhez. A Personalizer segítségével meghatározhatja, hogy milyen terméket javasoljon a vásárlóknak, vagy hogy kitalálja a hirdetés optimális pozícióját. Miután a tartalom megjelenik a felhasználó számára, az alkalmazás figyeli a felhasználó reakcióját, és jutalompontot jelent vissza a Personalizernek. A jutalompontszámmal folyamatosan fejleszthető a gépi tanulási modell megerősítéses tanulással. Ez javítja a Personalizer azon képességét, hogy a következő interakciók során a legjobb tartalomelemet válassza ki az egyes felhasználókhoz kapott környezeti információk alapján.
További információk:
Kulcsfogalmak
| Időszak | Definíció |
|---|---|
| Tanulási ciklus | Az alkalmazás minden olyan részére létrehoz egy Személyre szabó erőforrást, úgynevezett tanulási ciklust, amely a személyre szabás előnyeit élvezheti. Ha több tapasztalata van a személyre szabáshoz, hozzon létre egy hurkot mindegyikhez. |
| Online modell | A Personalizer alapértelmezett tanulási viselkedése , ahol a tanulási ciklus gépi tanulás használatával hozza létre a modellt, amely előrejelzi a tartalom legfontosabb műveletét . |
| Tanulói mód | Tanulási viselkedés , amely segít a Personalizer-modellek betanításában anélkül, hogy az hatással lenne az alkalmazások eredményeire és műveleteire. |
| Jutalmak | Annak mértéke, hogy a felhasználó hogyan válaszolt a Rank API visszaadott jutalomművelet-azonosítójára 0 és 1 közötti pontszámként. A 0–1 értéket az üzleti logika állítja be, attól függően, hogy a választás hogyan segítette a személyre szabás üzleti céljainak elérését. A tanulási ciklus nem tárolja ezt a jutalmat egyéni felhasználói előzményekként. |
| Feltárás | A Personalizer szolgáltatás azt vizsgálja, hogy a legjobb művelet visszaadása helyett egy másik műveletet választ a felhasználó számára. A Personalizer szolgáltatás elkerüli a sodródást, a stagnálást, és a felfedezéssel képes alkalmazkodni a folyamatos felhasználói viselkedéshez. |
További információkért és további kulcskifejezésekért tekintse meg a Personalizer terminológiáját és a fogalmi dokumentációt.
Példák az alkalmazási helyzetekre
A Personalizer használatával kapcsolatos gyakori ügyfél-motivációk a következők:
- Felhasználói előjegyzés: Rögzítse a felhasználói érdeklődést az átkattintás növeléséhez szükséges tartalom kiválasztásával, vagy a következő legjobb művelet rangsorolásával az átlagos bevétel javítása érdekében. A felhasználói előjegyzés növelésének további mechanizmusai lehetnek például a videók vagy a zene kiválasztása egy dinamikus csatornán vagy lejátszási listán.
- Tartalomoptimalizálás: A képeket optimalizálhatja egy termékhez (például kiválaszthat egy filmplakátot egy beállításkészletből) az átkattintás optimalizálásához, vagy a felhasználói felület elrendezése, színei, képei és fülszövegei optimalizálhatók egy weblapon az átalakítás és a vásárlás növelése érdekében.
- A konverziók maximalizálása kedvezmények és kuponok használatával: A legjobb árrés és konverzió érdekében válassza ki, hogy az alkalmazás mely kedvezményeket nyújtja a felhasználóknak, vagy döntse el, hogy melyik terméket emeli ki egy javaslatmotor eredményeiből a konverzió maximalizálása érdekében.
- A pozitív viselkedés változásának maximalizálása: Válassza ki, hogy melyik wellnesstipp-kérdést szeretné elküldeni egy értesítésben, üzenetküldésben vagy SMS-leküldésben a pozitív viselkedésváltozás maximalizálása érdekében.
- Ha a felhasználók dokumentumokat, kézikönyveket vagy adatbáziselemeket keresnek, a hatékonyság növelése az ügyfélszolgálatban és a technikai támogatásban a legfontosabb következő legjobb műveletek kiemelésével, illetve a megfelelő tartalommal.
Használati eset kiválasztásakor megfontolandó szempontok
- Hasznos lehet egy olyan szolgáltatás használata, amely megtanulja személyre szabni a tartalmakat és a felhasználói felületeket. Azonban azt is rosszul lehet alkalmazni, ha a személyre szabás káros mellékhatásokat okoz a valós világban. Gondolja át, hogy a személyre szabás hogyan segíti a felhasználókat a céljaik elérésében.
- Gondolja át, milyen negatív következményekkel járhat a valós világban, ha a Personalizer nem javasol bizonyos elemeket, mert a rendszer a rendszer felhasználóinak többségének viselkedési mintáival való elfogultságával van betanítve.
- Fontolja meg azokat a helyzeteket, amikor a Personalizer feltárási viselkedése kárt okozhat.
- Körültekintően fontolja meg a következményként vagy visszafordíthatatlanul megszemélyesítendő döntéseket, amelyeket nem szabad rövid távú jelek és jutalmak alapján meghatározni.
- Ne adjon meg olyan műveleteket a Personalizernek, amelyeket nem szabad kiválasztani. Például a nem megfelelő filmeket ki kell szűrni a személyre szabott műveletekből, ha névtelen vagy kiskorú felhasználónak ajánlanak.
Íme néhány forgatókönyv, ahol a fenti útmutató szerepet játszik a Personalizer alkalmazásának és módjának meghatározásában:
- Kerülje a Personalizer használatát adott hitel-, pénzügyi és biztosítási termékekre vonatkozó ajánlatok rangsorolásához, ahol a személyre szabási funkciók szabályozása olyan adatok alapján történik, amelyekről az egyének nem tudnak, nem szerezhetnek be vagy nem vitathatnak; és a döntésekhez évekre és információkra van szükség "kattintáson túl", hogy valóban felmérjék, milyen jó javaslatok voltak az üzleti és a felhasználók számára.
- Gondosan fontolja meg az iskolai kurzusok és oktatási intézmények személyre szabását, ahol a kellő feltárás nélküli javaslatok torzítást terjeszthetnek, és csökkenthetik a felhasználók egyéb lehetőségekre vonatkozó tudatosságát.
- Kerülje a Personalizer használatát a tartalom algoritmikus szintetizálására azzal a céllal, hogy befolyásolják a véleményeket a demokráciában és a polgári részvételben, mivel ez hosszú távon következmény, és manipulatív lehet, ha a felhasználó célja a látogatás tájékoztatása, nem pedig befolyásolása.