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新冠肺炎

人工智能模型努力预测人们’Covid-19大流行期间的不规则行为

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世界各地的零售和服务12博下载app都使用AI算法来预测客户行为,盘点库存,估计营销影响以及检测可能的欺诈事件。的 机器学习 用于进行这些预测的模型是根据从人们的日常活动中得出的模式进行训练的。不幸的是,在冠状病毒大流行期间,我们的日常活动发生了变化, MIT技术评论 结果,当前的机器学习模型被抛弃了。问题的严重程度因12博下载app而异,但过去几周来,人们的行为突然改变,许多模型都受到了负面影响。

当冠状病毒大流行发生时,人们的购买习惯发生了巨大变化。在大流行开始之前,最常购买的物品是诸如手机壳,手机充电器,耳机,厨具之类的东西。大流行开始后,亚马逊的十大搜索词变成了Clorox湿巾,Lysol喷雾剂,纸巾,洗手液,口罩和卫生纸。在2月的最后一周,整个Amazon热门搜索都与人们为了躲避Covid-19而需要的产品有关。 Covid-19相关产品搜索/购买与疾病传播的相关性如此可靠,以至于可以用来追踪大流行在不同地理区域的传播。但是,当模型的输入数据与用于训练模型的数据相差太大时,机器学习模型就会崩溃。

局势的动荡使供应链和库存的自动化变得困难。伦敦咨询12博下载appNozzle的首席执行官雷尔·克莱恩(Rael Cline)解释说,12博下载app一周前正试图优化劳动用纸的需求,而“本周每个人都想购买拼图或健身器材。”

其他12博下载app也有自己的问题。一家12博下载app根据各种新闻的观点提供投资建议,但是由于当前新闻的观点通常比平时更为悲观,因此投资建议可能会严重偏向负面。同时,一家流媒体视频12博下载app利用推荐算法向观众推荐内容,但是由于许多人突然订阅了该服务,他们的推荐开始偏离标准。另一家向印度零售商提供调味品和酱料的12博下载app发现,大宗订单打破了他们的预测模型。

不同的12博下载app正在以不同的方式处理由大流行行为模式引起的问题。一些12博下载app只是简单地将其估计向下修正。人们仍然继续订阅Netflix并在亚马逊上购买产品,但是他们削减了奢侈品支出,推迟了购买大件商品的活动。从某种意义上说,人们的消费行为可以被认为是他们平常行为的收缩。

其他12博下载app不得不更多地使用他们的模型,并且工程师需要对模型及其训练数据进行重要调整。例如,Phrasee是一家利用 自然语言处理 和生成模型来为各种客户创建广告和广告。 Phrasee总是让工程师检查模型生成的文本,并且12博下载app已开始手动过滤出副本中的某些短语。 Phrasee已决定禁止生成可能在社交疏远时期鼓励危险活动的短语,如“派对服装”。他们还决定限制可能导致焦虑的术语,例如“大惊小怪”,“束手无策”或“积蓄”。

Covid-19危机表明,怪胎事件甚至可以抛出通常可靠的经过高度训练的模型,因为情况可能比训练数据中通常包含的最坏情况更糟。人工智能咨询12博下载appPactera Edge的首席执行官Rajeev Sharma向 MIT技术评论 可以通过接受Covid-19大流行和大萧条等怪异事件的培训,以及通常的上下波动,使机器学习模型更加可靠。