غالب سیکھنے کی ایک مشین سیکھنے کی تکنیک ہے جس میں معلومات بنانے کے لیے معلومات کو استعمال کیا جاتا ہے. اسے صارفین کے رویے میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ وہ اس کی وضاحت کریں اور اس کی وضاحت کریں

ڈیٹا جمع اور تیاری

پہلے مرحلے میں متعلقہ اعداد و شمار جمع کرنا شامل ہے، جیسے کہ نقل و حمل تاریخ، جمہوریت معلومات اور آن لائن عمل۔ ڈیٹا صفائی اور پیش کش کا استعمال ناقص اقدار، معمولات اور انکوڈ انجینے کے عمل کو حل کرنے کے لیے ضروری ہے۔

ماڈل انتخاب اور تربیت

عام طور پر قابل استعمال سیکھنے والے الجبراً فیصل درخت، ونڈوز مشینوں کی حمایت اور نیرو نیٹ ورک شامل ہیں۔ منتخب ماڈل کو ایک ایسے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرنا ہے جہاں صارفین کے رویے معلوم ہوتے ہیں. کراس-متھشن تکنیکوں کی مدد سے ماڈل پیرامیٹرز کی مدد کرتے ہیں اور ان پر روک دیتے ہیں۔

ترقی اور آزادی

ماڈل کی کارکردگی کا تجزیہ کیا جاتا ہے جیسے کہ درست، غیر مستحکم اور یاد گار۔ ایک بار جب ماڈل کو مستقبل میں صارفین کے کاموں کی پیشینگوئی کرنے کے لیے کاروباری طریقوں میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جس سے نشانہ بازی اور ذاتی طور پر متعلقہ سفارشات کو قابل بنایا جا سکتا ہے۔

کلیدی فوائد

  • مشتری کی رفتار
  • تجارتی سامان
  • فروخت کی شرح میں اضافہ
  • ڈیٹا-ان/20 کا فیصلہ