На этой неделе мы представили набор машинного обучения моделей предиктивного маркетинга, который мы назвали Ада. Номер назван в честь Ады Лавлейс, которая считается первым в мире программистом.

Единственная законная дочь знаменитого поэта лорда Байрона, Ада Лавлейс, родилась в Лондоне в декабре 1815 года. Через несколько недель после ее рождения лорд Байрон покинул Англию, и Ада больше никогда не видела своего отца. Когда Ада достигла школьного возраста, ее мать приняла смелое решение увести дочь от изучения искусства и гуманитарных наук и вместо этого настояла на том, чтобы репетиторы обучали ее математике и естественным наукам.

Примерно в 17 лет Ада подружилась с Чарльзом Бэббиджем, математиком и изобретателем. Ада тесно сотрудничала с Бэббиджем при создании им устройства, известного как аналитическая машина. Машина была разработана для выполнения сложных математических вычислений, и хотя она так и не была построена, в ней были все основные элементы современного компьютера. В своих заметках Ада теоретизировала метод повторения движком серии инструкций, процесс, известный как «зацикливание», который компьютерные программы используют до сих пор.

Превращение теорий в решения

По словам биографов, Ада понимала науку, лежащую в основе аналитической машины, так же хорошо, как и Бэббидж, и лучше него сформулировала ее потенциальное влияние на общество. Она была очень умной и блестящим ученым, но знала, что без применения в реальном мире ее работа будет не более чем теорией.

Математика показывает, что есть. Это язык невидимых отношений между вещами. Но чтобы использовать и применять этот язык, мы должны быть в состоянии полностью оценить, почувствовать, схватить невидимое, бессознательное. — Ада Лавлейс

Как и Ада, мы стремимся использовать наше понимание машинного обучения и применять его к технологиям, которые могут обеспечить ощутимые результаты. Мы начинаем с трех прогностических моделей, которые помогают ритейлерам выявлять модели покупок, выявлять новые возможности продаж и увеличивать прибыль, используя имеющиеся у них данные.

Три прогностические модели QuickPivot для розничной торговли:

  • Отток. Рассчитайте, уйдут ли клиенты через 30, 60 или 90 дней, и определите, как лучше привлечь их, пока не стало слишком поздно.
  • Корзина: увеличьте средние расходы клиентов, поняв, какие из ваших продуктов часто покупаются вместе.
  • Кластер. Предскажите, какое покупательское поведение относится к определенным демографическим группам, выявляя как тенденции, так и аномалии.

Мы продолжаем развивать работу, которой Ада Лавлейс посвятила свою жизнь, и надеемся сделать это таким образом, который будет отражать ее подход к работе и жизни.

Узнайте больше о Ada Machine Learning Suite.