ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು - ನೆಸ್ಟೆಡ್ ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಮಗಳ ಅವಿವೇಕದ ಶಕ್ತಿ

ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸರಳವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ

ಪ್ರತಿದಿನ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಸಾವಿರಾರು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಲೀಡ್ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಕರೆ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕೇ? ಈ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಅನುಮೋದಿಸಬಹುದೇ? ಪ್ರಸ್ತುತ ಪಾಲಿಸಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಉದ್ಯೋಗಿ ಅಧಿಕಾವಧಿ ವೇತನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹರೇ? ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಹಿಂದೆ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಮಾರ್ಗವಿದೆ - ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ, ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾದ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ವೇಳೆ-ನಂತರ ನಿಯಮಗಳ ಸರಣಿ. ಇದು ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಮುಖ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಶಕ್ತಿಯು ಯಾವುದೇ ಸಮಂಜಸವಾದ ಅಳತೆಯಿಂದ ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಇಂದಿನ AI ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಚ್ಯೂನ್ 500 ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಮಾಡುವ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಕ್‌ಹಾರ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿ ಉಳಿದಿವೆ. ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು - ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿಯುವುದು - 2026 ರಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಹತೋಟಿ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು.

ನಿರ್ಧಾರದ ಮರವು ನಿಜವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ನಿರ್ಣಯ ವೃಕ್ಷವು ನಿಖರವಾಗಿ ಅದು ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ: ಹೌದು-ಅಥವಾ-ಇಲ್ಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ ಅದು ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಅವರು ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ?" ಹೋದವರು ಹೊರಟು ಹೋದರು. ಸರಿಯಾಗಿ ಹೋಗದವರು. ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: "ಈ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಅವರು ಮೂರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿದ್ದಾರೆಯೇ?" ಮತ್ತೆ ವಿಭಜನೆ. ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯು ಲೀಫ್ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಿರಿ - ಅಂತಿಮ ಭವಿಷ್ಯ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣ.

ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಯಾವುದೇ ಒಂದೇ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಇದು ಬಹು, ಅನುಕ್ರಮ ವಿಭಜನೆಗಳ ಸಂಯುಕ್ತ ಪರಿಣಾಮದಲ್ಲಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. "$500 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ನವೀಕರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ" ನಂತಹ ಒಂದು ನಿಯಮವು 60% ನಿಖರವಾಗಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಐದು ಅಥವಾ ಆರು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ, ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯು 85% ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನದಕ್ಕೆ ನೆಗೆಯಬಹುದು - ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿಯಮಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿರದೆ. ಇದು ಅಸಮಂಜಸ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ: ಸರಳ ತರ್ಕ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸುವುದು ಅವುಗಳ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಅಪಾರದರ್ಶಕ ತೂಕಗಳಿಂದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ನರಮಂಡಲದಂತಲ್ಲದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ಅದರ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಏಕೆ ತಲುಪಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಎಂದಿಗೂ ಕೇಳದ ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ - ಇದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಐದು ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ

ಪ್ರತಿ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ವ್ಯಾಪಾರ ಸವಾಲುಗಳು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ನಿರ್ಧಾರದ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರಿಂದ ಅತಿಯಾದ ಜಟಿಲ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ನೀವು ತಿಂಗಳ ವ್ಯರ್ಥ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.

• ಲೀಡ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆ: ಫರ್ಮೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಡೇಟಾ, ಎಂಗೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಚಾನಲ್‌ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಂದ ಒಳಬರುವ ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣಿ ಮಾಡಿ. 8-10 ಸ್ಪ್ಲಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮರವು ಪರಿವರ್ತನಾ ದರ ಏರಿಕೆಯಲ್ಲಿ 3-4x ಗಟ್-ಫೀಲ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಅನುಮೋದನೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು: ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ ಅನುಮೋದನೆಗಳು, ವೆಚ್ಚದ ಹಕ್ಕುಗಳು ಅಥವಾ ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಶಾಖೆಗಳಾಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ. ಮೊತ್ತವು $500 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಪೂರ್ವ-ಅನುಮೋದಿತರಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ವಯಂ ಅನುಮೋದಿಸಿ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಮಾರ್ಗ.
• ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗ: ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಬಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಿ. ಮರಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ - "48 ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಏಕೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರು 74% ಹನ್ನೆರಡು-ತಿಂಗಳ ಧಾರಣ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ."
ನಂತಹ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ಚರ್ನ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್: ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಜವಾಗಿ ಹೊರಡುವ ಮೊದಲು ಅವರು ಹೊರಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್ ರಿವ್ಯೂನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮಂಥನವನ್ನು ಕೇವಲ 5% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಲಾಭವನ್ನು 25-95% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಮಧ್ಯಮ ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವನ್ನು ಸಹ ಅಸಾಧಾರಣ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ: ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ - ಅದು ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು, ಬೆಂಬಲ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬಜೆಟ್ ಆಗಿರಲಿ - ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಯಾವ ಶಾಖೆಗಳು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿ ಯೂನಿಟ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರದ ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು (ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೆ)

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಮರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈಟ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪೈಥಾನ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಂದೇ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಿರ್ಧಾರದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಆ ಕರೆ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತಮ ಉದ್ಯೋಗಿ ಬಳಸುವ ತರ್ಕವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ಇದು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಷರತ್ತುಗಳ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದನ್ನು ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.

ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. 50-ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಹಿರಿಯ ಖಾತೆಗಳ ಪಾವತಿಸಬೇಕಾದ ಗುಮಾಸ್ತರು ತಿಂಗಳಿಗೆ 200 ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಅವರ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ, ನಿರ್ಧಾರ ತರ್ಕವು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಸರಕುಪಟ್ಟಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಬಂದಿದೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ಮೊತ್ತವು 5% ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯೊಳಗೆ ಖರೀದಿ ಆದೇಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, PO ಈಗಾಗಲೇ ಅನುಮೋದಿತವಾಗಿದೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿನಾಯಿತಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ — ಒಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿಯ ತಲೆಯಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು — ತಕ್ಷಣವೇ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

Mewayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿಜವಾದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. CRM, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್, HR, ವೇತನದಾರರ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ 207 ಸಂಯೋಜಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸುವ ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೇ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ನಿಮ್ಮ CRM ನಿಂದ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಿಂದ ಖರೀದಿ ಆದೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬಹುದು, ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹೊಂದಿದೆ - ಯಾವುದೇ CSV ರಫ್ತುಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲುಕಪ್‌ಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಇಲ್ಲ.

ಮೇಳಗಳು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಮರಗಳ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ

ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರದ ಮರವು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾಡು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು - ನೂರಾರು ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮತಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ತಂತ್ರ - ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸ್ಥಾನ ಪಡೆದಿದೆ. Kaggle ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ, ಮರದ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಬೂಸ್ಟ್ ಮರಗಳು) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕುಟುಂಬಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳನ್ನು ಗೆದ್ದಿವೆ.

ತತ್ವವು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ: ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಗುಂಪುಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ತಜ್ಞರನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾಡಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮರವು ಡೇಟಾದ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಎಂದರೆ ಮರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂಯುಕ್ತಗಳು ಇರುವಾಗ ದೋಷಗಳು ರದ್ದುಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

"ನಿರ್ಣಯ ವೃಕ್ಷಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟವು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಮರವು ಅದ್ಭುತವಲ್ಲ - ಇದು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ನಿಯಮಗಳ ರಚನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಯುಕ್ತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವಿಭಜನೆಯು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಾಗಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ."

ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ, ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತತ್ವಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ: ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಯಮಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ. ಸಮಂಜಸವಾದ ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಅದನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಹತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ಆದರೆ ದಿಕ್ಕಿನ ಸರಿಯಾದ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮರವು ಯಾವುದೇ ಮರವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಯಂತಲ್ಲದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಮಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಶಾಖೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿದೆ.

ನಿರ್ಧಾರದ ಮರದ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳು

ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಫೂಲ್ಫ್ರೂಫ್ ಅಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು - ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ಆಳವಾದ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಆದರೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದ ಮರವು ಅನುಪಯುಕ್ತಕ್ಕಿಂತ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ; ಇದು ತಪ್ಪು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ನಿರ್ಬಂಧವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಮರದ ಆಳವನ್ನು 5-8 ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ. ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೊದಲು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 20-50) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಿತಿಯಿಂದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸದ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸು. ಈ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ವಿರೋಧಾಭಾಸವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತವೆ - ನೀವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ನಿಖರಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ - ಆದರೆ ಅವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಡೇಟಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು.

ಇನ್ನೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆಯ್ಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತ. ಯಾವುದೇ ವೇರಿಯಬಲ್ ಕ್ಲೀನ್ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆಯೋ ಆ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ನೀವು ಬಳಸಬಾರದ ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳು ಸಂತೋಷದಿಂದ ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ. ಪಿನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಭಜನೆಯಾಗುವ ಉದ್ಯೋಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವ ಮರವು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಭೌಗೋಳಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರವಾಗಿರಬಹುದು. ಉದ್ದೇಶಿಸದ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳಿಗಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಮರದ ಮೇಲ್ಭಾಗದ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು

ನಿರ್ಣಯ ವೃಕ್ಷಗಳ ನಿಜವಾದ ROI ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರಿಂದ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ - ತರ್ಕವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿರುವ ನಿರ್ಧಾರದ ಮರವು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ CRM, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು HR ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ವೈರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.

ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್‌ನ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಒಂದು ಸರಳ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ತೀವ್ರತೆ (ಕೀವರ್ಡ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ), ಗ್ರಾಹಕರ ಶ್ರೇಣಿ (CRM ಡೇಟಾದಿಂದ ಎಳೆಯಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ (ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ) ಆಧರಿಸಿ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳು ತಕ್ಷಣವೇ ಹಿರಿಯ ಏಜೆಂಟರಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಉಚಿತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಕಡಿಮೆ-ತೀವ್ರತೆಯ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳು ಮೊದಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಜ್ಞಾನ-ಮೂಲ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ಸಲಹೆಯು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಬಣವು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ದರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಾಗ ಈ ಏಕ ಮರವು ಸರಾಸರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು 40-60% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಆದಾಯದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು.

ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಮಗ್ರ ವೇದಿಕೆಯು ಲಾಭಾಂಶವನ್ನು ಪಾವತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ CRM, ಹೆಲ್ಪ್‌ಡೆಸ್ಕ್, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಾಗ - ಅವು Mewayz ನ 207-ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡುವಂತೆ - ಈ ಅಡ್ಡ-ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಏಕೀಕರಣ ಯೋಜನೆಗಿಂತ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ವ್ಯಾಯಾಮವಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಹಂತದ ಡೇಟಾ ಈಗಾಗಲೇ ಇದೆ. ಟಿಕೆಟ್ ಇತಿಹಾಸ ಈಗಾಗಲೇ ಇದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಲಭ್ಯತೆ ಈಗಾಗಲೇ ಇದೆ. ನೀವು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ; ನೀವು ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.

ಮರಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸಲು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಕರಣ

ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ-ಮರದ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಳವಾದ ವಾದವಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು, ಎಷ್ಟೇ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ, ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಹಂತಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ವಿಭಜನೆಯಾಗಬಹುದು. ಆ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾಡುವುದು - ಅದನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಅದನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು, ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು - ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೊಂದಿರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ಮರದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಮೂರು ತಕ್ಷಣದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಅವರು ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ಬುಡಕಟ್ಟು ಜನರಿಗಿಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಯಾವ ಶಾಖೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರು ಅಡಚಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಅವು ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಲ್ಲವು — ಅತ್ಯಧಿಕ-ಗಾತ್ರದ, ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯದ ಶಾಖೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವು ಬೆಳೆದಂತೆ ಕ್ರಮೇಣ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ತರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದವರು, ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅನಗತ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳು - ಕೋಡ್, ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಥವಾ ಸರಳವಾಗಿ ವೈಟ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ - ಆ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಅಡಿಪಾಯದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ನೆಸ್ಟೆಡ್ ನಿಯಮಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕುತೂಹಲವಲ್ಲ. ಇದು ಸರಳ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷ ಎಂದರೇನು?

ನಿರ್ಣಯ ವೃಕ್ಷವು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಳವಾದ, ನೆಸ್ಟೆಡ್ "ಇಫ್-ಅಂದರೆ" ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ದೃಶ್ಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಮೂಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕವಲೊಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿಭಾಗವು ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹ ಅರ್ಥೈಸಲು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಯ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ.

ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳನ್ನು "ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ" ಏಕೆ ಶಕ್ತಿಯುತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ?

ಅವರ ಶಕ್ತಿಯು "ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ" ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಹ ಸರಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಅನೇಕ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅವರು ಮಾನವ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಲೀಡ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಅವರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. Mewayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಆಳವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಈ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು 207 ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ನನ್ನ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ನಾನು ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು?

ಸ್ಪಷ್ಟ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ನೋ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಈ ಲಾಜಿಕ್ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮರಗಳಿಗಾಗಿ, Mewayz ($19/mo) ನಂತಹ ಸೇವೆಯು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವೇ?

ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು, ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅವರ "ವೈಟ್-ಬಾಕ್ಸ್" ಸ್ವಭಾವವು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನುಸರಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅವು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.