අලෙවිකරුවන් සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම: වේගවත්, දක්ෂ, වඩා .ලදායී

යන්ත්ර ඉගෙනීම

රියදුරු ප්‍රතිචාර අනුපාතවල දීමනා වල effectiveness ලදායීතාවය තීරණය කිරීම සඳහා අලෙවිකරුවන් විසින් දශක ගණනාවක් තිස්සේ උසස්පෙළ පරීක්ෂාව භාවිතා කර ඇත. අලෙවිකරුවන් අනුවාද දෙකක් (A සහ B) ඉදිරිපත් කරයි, ප්‍රතිචාර අනුපාතය මැනීම, තීරණය කිරීම ජයග්රාහකයා, ඉන්පසු එම දීමනාව සෑම කෙනෙකුටම ලබා දෙන්න.

නමුත්, අපි එයට මුහුණ දෙමු. මෙම ප්‍රවේශය ඉතා මන්දගාමී, වෙහෙසකාරී සහ සමාව දිය නොහැකි ය - විශේෂයෙන් ඔබ එය ජංගම දුරකථනයට යොදන විට. ජංගම අලෙවිකරුවෙකුට සැබවින්ම අවශ්‍ය වන්නේ එක් එක් පාරිභෝගිකයා සඳහා ලබා දී ඇති සන්දර්භය තුළ නිවැරදි දීමනාව තීරණය කිරීමේ ක්‍රමයකි.

ජංගම ග්‍රාහකයින් ඔවුන් සමඟ සම්බන්ධ වීමට හා ක්‍රියා කිරීමට ප්‍රශස්ත මාර්ගය හඳුනා ගැනීමේදී සුවිශේෂී අභියෝගයක් ඉදිරිපත් කරයි. ජංගම භාවිතා කරන්නන්ගේ සන්දර්භය නිරන්තරයෙන් වෙනස් වන අතර, ඔවුන් සමඟ සම්බන්ධ වන්නේ කවදාද, කොතැනද, කෙසේද යන්න තීරණය කිරීම අපහසු වේ. අභියෝගය ඉහළ නැංවීම සඳහා, ජංගම පරිශීලකයින් ඔවුන්ගේ පුද්ගලික උපාංගය හරහා ඔවුන් සමඟ සම්බන්ධ වීමේ දී ඉහළ මට්ටමේ පුද්ගලාරෝපණයක් අපේක්ෂා කරයි. එබැවින් සාම්ප්‍රදායික උසස්පෙළ ප්‍රවේශය - සෑම කෙනෙකුටම ලැබෙන තැන ජයග්රාහකයා - අලෙවිකරුවන්ට සහ පාරිභෝගිකයින්ට එකසේ අඩු වේ.

මෙම අභියෝගයන්ට එරෙහිව සටන් කිරීම සඳහා - සහ ජංගම දුරකතනයේ පූර්ණ හැකියාවන් අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා - අලෙවිකරුවන් චර්යාත්මක විශ්ලේෂණයන් ඉදිරියට ගෙන යා හැකි විශාල දත්ත තාක්ෂණයන් වෙත යොමුවී ඇති අතර එක් එක් පාරිභෝගිකයා සඳහා නිවැරදි පණිවිඩය සහ නිවැරදි සන්දර්භය තීරණය කිරීම සඳහා ස්වයංක්‍රීය තීරණ ගැනීම.

යන්ත්ර ඉගෙනීමමෙය පරිමාණයෙන් සිදු කිරීම සඳහා, ඔවුන් උත්තේජනය කරයි යන්ත්ර ඉගෙනීම. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට නව දත්ත වලට අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව ඇත - ඒ සඳහා පැහැදිලිව වැඩසටහන්ගත නොකර - මිනිසුන්ට ප්‍රවේශ විය නොහැකි ආකාරවලින්. දත්ත කැණීමට සමානව, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම රටා සෙවීමේදී විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් හරහා සෙවීම. කෙසේ වෙතත්, මිනිස් ක්‍රියාකාරිත්වය සඳහා තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය උකහා ගැනීම වෙනුවට, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම මඟින් දත්ත භාවිතා කරන්නේ වැඩසටහනේ අවබෝධය වැඩි දියුණු කිරීමට සහ ඒ අනුව ක්‍රියා ස්වයංක්‍රීයව සකස් කිරීමට ය. එය මූලික වශයෙන් ස්වයංක්‍රීය වේග පාලනය පිළිබඳ උසස් පෙළ පරීක්ෂණයකි.

වර්තමාන ජංගම අලෙවිකරුවන් සඳහා එය ක්‍රීඩාව වෙනස් කිරීමට හේතුව වන්නේ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අසීමිත පණිවිඩ, දීමනා සහ සන්දර්භයන් පරික්ෂා කිරීම ස්වයංක්‍රීය කර පසුව කාටද, කවදාද, කොතැනද යන්න වඩාත් සුදුසු වන්නේ කුමක්ද යන්න තීරණය කිරීමයි. සිතන්න A සහ ​​B පමණක් නොව E, G, H, M සහ P මෙන්ම ඕනෑම සන්දර්භ ගණනක් ඉදිරිපත් කරයි.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ හැකියාවන් සමඟ, පණිවුඩ බෙදා හැරීමේ මූලද්‍රව්‍ය පටිගත කිරීමේ ක්‍රියාවලිය (උදා: ඒවා යවන විට, කාටද, කුමන දීමනා පරාමිතීන් සමඟ) සහ පිරිනැමීමේ ප්‍රතිචාරයේ අංග ස්වයංක්‍රීයව පටිගත වේ. දීමනා පිළිගත්තත් නැතත්, ප්‍රතිචාර ප්‍රතිපෝෂණ ලෙස ග්‍රහණය කර ගන්නා අතර එමඟින් විවිධ වර්ගයේ ස්වයංක්‍රීය ආකෘතිකරණය ප්‍රශස්තිකරණය සඳහා යොමු කරයි. මෙම ප්‍රතිපෝෂණ ලූපය භාවිතා කරනුයේ එකම දීමනා වෙනත් ගනුදෙනුකරුවන්ට සහ වෙනත් දීමනා එකම ගනුදෙනුකරුවන්ට ලබා දීම සඳහා වන අතර එමඟින් අනාගත දීමනා සාර්ථක වීමේ වැඩි සම්භාවිතාවක් ඇත.

අනුමාන කිරීම් ඉවත් කිරීමෙන්, අලෙවිකරුවන්ට ගනුදෙනුකරුවන්ට වැඩි වටිනාකමක් ලබා දෙන්නේ කෙසේද සහ එය ලබා දෙන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව නිර්මාණාත්මකව සිතීමට වැඩි කාලයක් ගත කළ හැකිය.

විශාල දත්ත සැකසුම්, ගබඩා කිරීම, විමසීම් සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ දියුණුව මගින් සක්‍රීය කර ඇති මෙම සුවිශේෂී හැකියාවන් අද ජංගම කර්මාන්තයේ ප්‍රමුඛයා වේ. ඉදිරියෙන් සිටින ජංගම දුරකථන ක්‍රියාකරුවන් සිත්ගන්නාසුලු චර්යාත්මක අවබෝධයක් සැකසීමට මෙන්ම විශ්වාසවන්තභාවය වැඩි දියුණු කිරීම, අවුල් සහගත බව අඩු කිරීම සහ ආදායම නාටකාකාර ලෙස ඉහළ නැංවීම සඳහා පාරිභෝගික හැසිරීමට බලපෑම් කරන ශිල්පීය ආකර්ශනීය අලෙවිකරණ ව්‍යාපාරයක් භාවිතා කරයි.

2 අදහස්

  1. 1

    ජංගම දුරකථන ගෙන එන අභියෝග සහ අලෙවිකරුවන්ට පරිගණක බලය උපයෝගී කර ගන්නේ කෙසේද යන්න ගැන කියවීම ඇත්තෙන්ම සිත්ගන්නා කරුණකි. විකල්ප දෙකෙන් එකක් පමණක් නොව බොහෝ විකල්ප වලින් එකක් ඉක්මනින් ඉදිරිපත් කරයි. නිවැරදි ගනුදෙනුකරුවන්ට නිවැරදි පණිවිඩය ලබා ගැනීම. එවැනි ඉදිරි චින්තනයක් සහ තාක්‍ෂණය effective ලදායී ලෙස භාවිතා කිරීම.

  2. 2

    තාක්ෂණයේ නව ප්‍රවණතා සමඟ සිදුවෙමින් පවතින දේ යාවත්කාලීන කිරීම සහ ඔබේ නිෂ්පාදන අලෙවිකරණය පිළිබඳ දැනුම ලබා ගැනීම හොඳය. නියම තොරතුරු, ඔබේ ලිපියට ආදරය කළා!

ඔයා සිතන්නේ කුමක් ද?

මෙම වෙබ් අඩවිය ස්පෑම් අඩු කිරීම සඳහා Akismet භාවිතා කරයි. ඔබේ ප්රතිචාර දත්ත සැකසූ ආකාරය ඉගෙන ගන්න.