തീരുമാന മരങ്ങൾ - നെസ്റ്റഡ് തീരുമാന നിയമങ്ങളുടെ യുക്തിരഹിതമായ ശക്തി

എന്തുകൊണ്ടാണ് മുറിയിലെ ഏറ്റവും ലളിതമായ അൽഗോരിതം ഇപ്പോഴും നിങ്ങളുടെ അവബോധത്തെ മറികടക്കുന്നത്

ഓരോ ദിവസവും, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ആയിരക്കണക്കിന് സൂക്ഷ്മ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു. ഈ ലീഡിന് ഫോളോ-അപ്പ് കോളോ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഇമെയിലോ ലഭിക്കണമോ? ഈ ഇൻവോയ്‌സിന് സ്വമേധയായുള്ള അവലോകനം ആവശ്യമാണോ അതോ തൽക്ഷണം അംഗീകരിക്കാനാകുമോ? നിലവിലെ പോളിസി പ്രകാരം ഈ ജീവനക്കാരന് ഓവർടൈം വേതനത്തിന് അർഹതയുണ്ടോ? ഈ ഓരോ ചോദ്യത്തിനും പിന്നിൽ ഒരു ശാഖിതമായ പാതയുണ്ട് - ശരിയായി അടുക്കിയിരിക്കുമ്പോൾ, ആശ്ചര്യകരമാംവിധം കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന, എങ്കിൽ-അപ്പോൾ നിയമങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര. ഡിസിഷൻ ട്രീകൾക്ക് പിന്നിലെ പ്രധാന ആശയം ഇതാണ്, ഏത് ന്യായമായ അളവിലും അവരുടെ ശക്തി യുക്തിരഹിതമാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളും ഇന്നത്തെ AI തലക്കെട്ടുകളിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ബാങ്കുകളിൽ തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, ആശുപത്രികളിലെ ട്രയേജ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ, ഫോർച്യൂൺ 500 കമ്പനികളിലെ വിലനിർണ്ണയ എഞ്ചിനുകൾ എന്നിവയിൽ നിശ്ശബ്ദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന വർക്ക്‌ഹോഴ്‌സ് അൽഗോരിതം ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ തുടരുന്നു. എന്തുകൊണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക - നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ആ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ പഠിക്കുക - 2026-ൽ ഒരു ബിസിനസ്സ് ഓപ്പറേറ്റർക്ക് വികസിപ്പിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും ഉയർന്ന നൈപുണ്യമായിരിക്കാം.

ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്താണ്

ഒരു ഡിസിഷൻ ട്രീ എന്നത് കൃത്യമായി തോന്നുന്നത് പോലെയാണ്: അതെ-അല്ലെങ്കിൽ-അല്ല എന്ന ചോദ്യങ്ങളുടെ ഒരു ഫ്ലോചാർട്ട്, അത് ഒരു നിഗമനത്തിലെത്തുന്നത് വരെ കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട ഗ്രൂപ്പുകളായി ഡാറ്റയെ വിഭജിക്കുന്നു. "കഴിഞ്ഞ 30 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ അവർ വാങ്ങിയോ?" എന്ന് ചോദിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ ലിസ്റ്റ് അടുക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. പോയവർ പോയി. ശരിക്ക് പോകാത്തവർ. തുടർന്ന് ഓരോ ഗ്രൂപ്പിനും മറ്റൊരു ചോദ്യം ചോദിക്കുക: "ഈ പാദത്തിൽ അവർ മൂന്നിലധികം ഇമെയിലുകൾ തുറന്നിട്ടുണ്ടോ?" വീണ്ടും പിളർന്നു. ഓരോ ശാഖയും ഒരു ലീഫ് നോഡിൽ അവസാനിക്കുന്നത് വരെ തുടരുക - ഒരു അന്തിമ പ്രവചനം അല്ലെങ്കിൽ വർഗ്ഗീകരണം.

മാജിക് ഒരു വിഭജനത്തിലും ഇല്ല. ഒന്നിലധികം, തുടർച്ചയായ വിഭജനങ്ങളുടെ സംയുക്ത ഫലത്തിലാണ് ഇത്. ഓരോ ചോദ്യവും ജനസംഖ്യയെ ചുരുക്കുകയും പ്രവചന കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. "$500-ൽ കൂടുതൽ ചെലവഴിച്ച ഉപഭോക്താക്കൾ പുതുക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്" എന്നതുപോലുള്ള ഒരൊറ്റ നിയമം 60% കൃത്യമായിരിക്കാം. എന്നാൽ നന്നായി തിരഞ്ഞെടുത്ത അഞ്ചോ ആറോ നിയമങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുക, കൃത്യത 85% അല്ലെങ്കിൽ അതിലും ഉയർന്നതിലേക്ക് കുതിച്ചുയരുന്നു - വ്യക്തിഗത നിയമങ്ങളൊന്നും പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമാകാതെ. ഇതാണ് യുക്തിരഹിതമായ ശക്തി: ലളിതമായ യുക്തി, തന്ത്രപരമായി അടുക്കിയിരിക്കുന്നത്, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സമീപനങ്ങളെ എതിർക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു.

വ്യാവസായിക സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഡിസിഷൻ ട്രീകളെ പ്രത്യേകിച്ച് മൂല്യമുള്ളതാക്കുന്നത് അവയുടെ സുതാര്യതയാണ്. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് അതാര്യമായ ഭാരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രവചനം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു ഡിസിഷൻ ട്രീ അതിൻ്റെ നിഗമനത്തിലെത്തിയത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് കൃത്യമായി കാണിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാ ബ്രാഞ്ചുകളിലൂടെയും ഏത് ഔട്ട്‌പുട്ടും തിരികെ കണ്ടെത്താനും എല്ലാ സ്‌പ്ലിറ്റുകളും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനും മെഷീൻ ലേണിംഗിനെക്കുറിച്ച് കേട്ടിട്ടില്ലാത്ത ഒരു പങ്കാളിക്ക് ന്യായവാദം വിശദീകരിക്കാനും കഴിയും. ഫിനാൻസ്, ഹെൽത്ത് കെയർ തുടങ്ങിയ നിയന്ത്രിത വ്യവസായങ്ങളിൽ, ഈ വ്യാഖ്യാനം നല്ലതല്ല - ഇത് നിയമപരമായി ആവശ്യമാണ്.

അഞ്ച് ബിസിനസ്സ് പ്രശ്‌നങ്ങളുടെ തീരുമാന മരങ്ങൾ മറ്റെന്തിനേക്കാളും നന്നായി പരിഹരിക്കുന്നു

എല്ലാ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കും ഒരു തീരുമാന ട്രീ ആവശ്യമില്ല, എന്നാൽ ചില വിഭാഗത്തിലുള്ള ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളികൾ നെസ്റ്റഡ് തീരുമാന നിയമങ്ങൾക്ക് ഏറെക്കുറെ അനുയോജ്യമാണ്. ഈ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത്, അതിസങ്കീർണ്ണമായ പരിഹാരങ്ങൾക്കായി നിങ്ങളുടെ മാസങ്ങൾ പാഴാക്കിയ പ്രയത്നം ലാഭിക്കാൻ കഴിയും.

• ലീഡ് സ്‌കോറിംഗും മുൻഗണനയും: ഫിർമോഗ്രാഫിക് ഡാറ്റ, ഇടപഴകൽ ചരിത്രം, ഉറവിട ചാനൽ എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കി പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത അനുസരിച്ച് ഇൻബൗണ്ട് ലീഡുകൾ റാങ്ക് ചെയ്യുക. 8-10 വിഭജനങ്ങളുള്ള ഒരു വൃക്ഷം, പരിവർത്തന നിരക്ക് ഉയർത്തുന്നതിൽ 3-4 മടങ്ങ് ഗട്ട്-ഫീൽ സ്‌കോറിംഗിനെ മറികടക്കുന്നു.
• അംഗീകാരം വർക്ക്ഫ്ലോകൾ: പോളിസി റൂളുകൾ ഡിസിഷൻ ബ്രാഞ്ചുകളായി എൻകോഡ് ചെയ്തുകൊണ്ട് ഇൻവോയ്സ് അംഗീകാരങ്ങൾ, ചെലവ് ക്ലെയിമുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ലീവ് അഭ്യർത്ഥനകൾ എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക. തുക 500 ഡോളറിൽ താഴെയാണെങ്കിൽ വെണ്ടർ മുൻകൂട്ടി അംഗീകരിച്ചതാണെങ്കിൽ, സ്വയമേവ അംഗീകരിക്കുക. അല്ലെങ്കിൽ, ഒരു മാനേജറിലേക്കുള്ള റൂട്ട്.
• ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം: ഏകപക്ഷീയമായ ജനസംഖ്യാപരമായ ബക്കറ്റുകളെ ആശ്രയിക്കാതെ നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സെഗ്‌മെൻ്റുകളായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുക. മരങ്ങൾ സ്വാഭാവികമായും ഏറ്റവും പ്രാധാന്യമുള്ള പിളർപ്പുകളെ കണ്ടെത്തുന്നു - "48 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ ഓൺബോർഡിംഗ് പൂർത്തിയാക്കുകയും കുറഞ്ഞത് രണ്ട് സംയോജനങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് 74% പന്ത്രണ്ട് മാസത്തെ നിലനിർത്തൽ നിരക്ക് ഉണ്ട്."
• ചർൺ പ്രവചനം: ഏതൊക്കെ ഉപഭോക്താക്കൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പോകുന്നതിന് മുമ്പ് ഉപേക്ഷിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയുക. ഹാർവാർഡ് ബിസിനസ് റിവ്യൂവിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണം കണ്ടെത്തി, വെറും 5% കുറയ്ക്കുന്നത് ലാഭം 25-95% വർദ്ധിപ്പിക്കും, മിതമായ കൃത്യമായ തീരുമാന വൃക്ഷത്തെ പോലും അസാധാരണമായി വിലമതിക്കുന്നു.
• വിഭവ വിഹിതം: പരിമിതമായ വിഭവങ്ങൾ എവിടെ വിന്യസിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുക - അത് സെയിൽസ് റെപ്‌സ്, സപ്പോർട്ട് ഏജൻ്റ്‌സ് അല്ലെങ്കിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ബജറ്റ് - നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഏത് ശാഖകളാണ് നിക്ഷേപിച്ച യൂണിറ്റിന് ഏറ്റവും ഉയർന്ന വരുമാനം നൽകുന്നത് എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി.

നിങ്ങളുടെ ആദ്യ പ്രവർത്തന തീരുമാന വൃക്ഷം നിർമ്മിക്കുന്നു (കോഡ് എഴുതാതെ)

നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിൻ്റെ ആവശ്യമില്ല. പൈത്തൺ നോട്ട്ബുക്കുകളിലല്ല, വൈറ്റ്ബോർഡുകളിലാണ് ഏറ്റവും സ്വാധീനമുള്ള മരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത്. നിലവിൽ മാനുഷിക വിധി ആവശ്യമായ ഒരൊറ്റ ആവർത്തന തീരുമാനത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, ആ കോൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ജീവനക്കാരൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന യുക്തിയുടെ മാപ്പ് ഔട്ട് ചെയ്യുക. നെസ്റ്റഡ് അവസ്ഥകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിലേക്ക് അത് കുറയുന്നതായി നിങ്ങൾ എപ്പോഴും കണ്ടെത്തും.

ഇൻവോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉദാഹരണമായി എടുക്കുക. 50 വ്യക്തികളുള്ള ഒരു കമ്പനിയിലെ ഒരു സീനിയർ അക്കൗണ്ട്സ് പേയബിൾ ക്ലർക്ക് പ്രതിമാസം 200 ഇൻവോയ്സുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തേക്കാം. നിങ്ങൾ അവരുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ നിരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ, തീരുമാനത്തിൻ്റെ യുക്തി പലപ്പോഴും ഇതുപോലെ കാണപ്പെടുന്നു: ഇൻവോയ്സ് അറിയപ്പെടുന്ന വെണ്ടറിൽ നിന്നുള്ളതാണോ? അതെ എങ്കിൽ, തുക 5% ടോളറൻസിനുളളിൽ വാങ്ങൽ ഓർഡറുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ? ഉണ്ടെങ്കിൽ, PO ഇതിനകം അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ? ഉണ്ടെങ്കിൽ, സ്വയമേവയുള്ള പ്രക്രിയ. ഓരോ ഒഴിവാക്കലും വ്യത്യസ്‌ത ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് പാതയിലേക്കാണ്. ഈ ലോജിക് വ്യക്തമായി എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നത് - ഒരു ജീവനക്കാരൻ്റെ തലയിൽ പൂട്ടിയിടുന്നതിന് പകരം - ഉടനടി സ്കേലബിളിറ്റിയും സ്ഥിരതയും സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

Mewayz പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, തീരുമാനത്തിൻ്റെ യുക്തിയെ യഥാർത്ഥ വർക്ക്ഫ്ലോയുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച് ഈ പ്രവർത്തന എൻകോഡിംഗ് പ്രായോഗികമാക്കുന്നു. CRM, ഇൻവോയ്സിംഗ്, എച്ച്ആർ, പേറോൾ, പ്രോജക്ട് മാനേജ്മെൻ്റ് എന്നിവയിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന 207 സംയോജിത മൊഡ്യൂളുകൾക്കൊപ്പം, നിങ്ങളുടെ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ നൽകുന്ന ഡാറ്റ ഇതിനകം ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ ജീവിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഇൻവോയ്‌സിംഗ് മൊഡ്യൂളിന് നിങ്ങളുടെ CRM-ൽ നിന്നുള്ള വെണ്ടർ ചരിത്രം റഫറൻസ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ പ്രൊക്യുർമെൻ്റ് മൊഡ്യൂളിൽ നിന്നുള്ള പർച്ചേസ് ഓർഡറുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും കഴിയുമ്പോൾ, ഡിസിഷൻ ട്രീക്ക് സ്വയമേവ എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാനാവശ്യമായ എല്ലാം ഉണ്ട് - CSV കയറ്റുമതിയില്ല, മാനുവൽ ലുക്കപ്പുകളില്ല, മിഡിൽവെയറുമില്ല.

എന്തുകൊണ്ട് എൻസെംബിളുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ക്രമരഹിതമായ വനങ്ങളും നിരവധി വൃക്ഷങ്ങളുടെ ജ്ഞാനവും

ഒരു തീരുമാന വൃക്ഷം ശക്തമാണെങ്കിൽ, അവയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു വനം ഭയങ്കരമാണ്. ക്രമരഹിത വനങ്ങൾ - നൂറുകണക്കിന് വ്യത്യസ്തമായ തീരുമാന മരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും അവരുടെ വോട്ടുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സമന്വയ സാങ്കേതികത - മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിൽ മികച്ച പ്രകടനം നടത്തുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളിൽ സ്ഥിരമായി റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു. Kaggle മത്സരങ്ങളിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉൾപ്പെടെ, മറ്റേതൊരു അൽഗോരിതം കുടുംബത്തേക്കാളും കൂടുതൽ ടാബ്ലർ ഡാറ്റ മത്സരങ്ങളിൽ ട്രീ അധിഷ്ഠിത രീതികൾ (റാൻഡം ഫോറസ്റ്റുകളും ഗ്രേഡിയൻ്റ്-ബൂസ്റ്റഡ് ട്രീകളും) വിജയിച്ചു.

ഓർഗനൈസേഷണൽ സ്വഭാവത്തിൽ നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ട ഒരു പ്രതിഭാസത്തെ തത്ത്വം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു: മതിയായ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഗ്രൂപ്പുകൾ വ്യക്തിഗത വിദഗ്ധരെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു. ക്രമരഹിതമായ വനത്തിലെ ഓരോ മരവും ഡാറ്റയുടെ അൽപ്പം വ്യത്യസ്തമായ സാമ്പിൾ കാണുകയും ഓരോ വിഭജനത്തിലും ക്രമരഹിതമായ സവിശേഷതകളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം പരിഗണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ നിയന്ത്രിത ക്രമരഹിതത അർത്ഥമാക്കുന്നത് മരങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നു, നിങ്ങൾ അവയുടെ പ്രവചനങ്ങൾ ശരാശരി ചെയ്യുമ്പോൾ, സിഗ്നൽ സംയുക്തങ്ങൾ ചെയ്യുമ്പോൾ പിശകുകൾ ഇല്ലാതാകും.

"ഡിസിഷൻ ട്രീകളെ കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന ഉൾക്കാഴ്ച ഏതെങ്കിലും ഒരു വൃക്ഷം മിഴിവുള്ളതല്ല - ഇത് നെസ്റ്റഡ് റൂളുകളുടെ ഘടന സാധാരണ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കോമ്പൗണ്ടിംഗ് മൂല്യം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു എന്നതാണ്. ഓരോ വിഭജനവും വിപ്ലവകരമാകേണ്ടതില്ല. ഇത് ക്രമരഹിതമായതിനേക്കാൾ അൽപ്പം മികച്ചതായിരിക്കണം, ബാക്കിയുള്ളവ വാസ്തുവിദ്യ ചെയ്യുന്നു."

ബിസിനസ് ഓപ്പറേറ്റർമാർക്ക്, ഇത് ഒരു പ്രായോഗിക തത്വത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു: മികച്ച ഡാറ്റയ്‌ക്കോ മികച്ച നിയമങ്ങൾക്കോ വേണ്ടി കാത്തിരിക്കരുത്. ന്യായമായ ഒരു ഫസ്റ്റ്-പാസ് ഡിസിഷൻ ട്രീ നിർമ്മിക്കുക, അത് വിന്യസിക്കുക, ആവർത്തിക്കുക. പത്ത് അപൂർണവും എന്നാൽ ദിശാപരമായി ശരിയായതുമായ വിഭജനങ്ങളുള്ള ഒരു വൃക്ഷം ഒരു വൃക്ഷത്തെയും നാടകീയമായി മറികടക്കുകയില്ല. വീണ്ടും പരിശീലനം ആവശ്യമായ ഒരു സങ്കീർണ്ണ മോഡലിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു തീരുമാന ട്രീ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് പരിധി ക്രമീകരിക്കുന്നതോ പുതിയ ബ്രാഞ്ച് ചേർക്കുന്നതോ പോലെ ലളിതമാണ്.

തീരുമാനം വൃക്ഷം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനെ അട്ടിമറിക്കുന്ന പൊതുവായ കെണികൾ

തീരുമാനങ്ങൾ ശക്തമാണ്, പക്ഷേ അവ വിഡ്ഢിത്തമല്ല. ഏറ്റവും സാധാരണമായ പരാജയ മോഡ് ഓവർഫിറ്റിംഗ് ആണ് - സാമാന്യവൽക്കരിക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നതിനുപകരം അത് നിങ്ങളുടെ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ മനഃപാഠമാക്കുന്ന തരത്തിൽ ആഴത്തിലുള്ളതും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ ഒരു മരം നിർമ്മിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ പരിശീലന സെറ്റിലെ എല്ലാ ഉപഭോക്താവിനെയും കൃത്യമായി തരംതിരിക്കുന്ന ഒരു വൃക്ഷം, എന്നാൽ പുതിയ ഡാറ്റയിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു വൃക്ഷം ഉപയോഗശൂന്യമായതിനേക്കാൾ മോശമാണ്; അത് തെറ്റായ ആത്മവിശ്വാസം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

പ്രതിവിധി ബോധപൂർവമായ നിയന്ത്രണമാണ്. മിക്ക ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ട്രീ ഡെപ്ത് 5-8 ലെവലിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുക. വിഭജനം അനുവദിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ നിരീക്ഷണങ്ങൾ (സാധാരണയായി 20-50) ആവശ്യമാണ്. അർഥവത്തായ ത്രെഷോൾഡിലൂടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താത്ത ശാഖകൾ വെട്ടിമാറ്റുക. ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾ വിരുദ്ധമായി അനുഭവപ്പെടുന്നു - നിങ്ങൾ മനഃപൂർവ്വം ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ മോഡൽ കൃത്യത കുറയ്ക്കുകയാണ് - എന്നാൽ അവ യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രാധാന്യമുള്ള ഡാറ്റയിലെ പ്രകടനം നാടകീയമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: ഭാവി തീരുമാനങ്ങൾ.

സവിശേഷത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ പക്ഷപാതമാണ് മറ്റൊരു പൊതു പോരായ്മ. നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ പാടില്ലാത്ത ഒന്നിൻ്റെ പ്രോക്സി ആണെങ്കിൽപ്പോലും, ഏറ്റവും വൃത്തിയുള്ള വേർതിരിവ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഏത് വേരിയബിളിലും തീരുമാന മരങ്ങൾ സന്തോഷത്തോടെ വിഭജിക്കും. പിൻ കോഡിൽ വിഭജിക്കുന്ന ജീവനക്കാരുടെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കുന്ന ഒരു വൃക്ഷം സാങ്കേതികമായി കൃത്യമായിരിക്കാം, എന്നാൽ ഇത് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പക്ഷപാതത്തെ എൻകോഡിംഗ് ചെയ്യുന്നു, അത് അധാർമ്മികവും നിയമവിരുദ്ധവുമാണ്. ഉദ്ദേശിക്കാത്ത പ്രോക്സികൾക്കായി നിങ്ങളുടെ ട്രീയുടെ ടോപ്പ് സ്പ്ലിറ്റുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക, കൂടാതെ ഇൻപുട്ട് സെറ്റിൽ നിന്ന് സെൻസിറ്റീവ് വേരിയബിളുകൾ പൂർണ്ണമായും നീക്കം ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക.

ഡിസിഷൻ ട്രീകളെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകളാക്കി മാറ്റുന്നു

ഡിസിഷൻ ട്രീകളുടെ യഥാർത്ഥ ROI ഉണ്ടാകുന്നത് അവ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ നിന്നല്ല, മറിച്ച് അവയെ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിൽ നിന്നാണ് - നിങ്ങളുടെ ദൈനംദിന വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് ലോജിക് നേരിട്ട് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ തീരുമാനങ്ങൾ സ്വയമേവ, സ്ഥിരതയോടെ, സ്കെയിലിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഒരു സ്ലൈഡ് ഡെക്കിൽ ഇരിക്കുന്ന ഒരു ഡിസിഷൻ ട്രീ രസകരമായ ഒരു വിശകലനമാണ്. നിങ്ങളുടെ CRM, ഇൻവോയ്‌സിംഗ്, എച്ച്ആർ സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയിലേക്ക് വയർ ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഒരു തീരുമാന ട്രീ ഒരു മത്സര നേട്ടമാണ്.

ഒരു ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ടിക്കറ്റിൻ്റെ ജീവിതചക്രം പരിഗണിക്കുക. തീവ്രത (കീവേഡ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ നിർണ്ണയിച്ചിരിക്കുന്നത്), ഉപഭോക്തൃ നിര (CRM ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പിൻവലിച്ചത്), നിലവിലെ ഏജൻ്റ് വർക്ക്ലോഡ് (തത്സമയം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത്) എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ലളിതമായ തീരുമാന ട്രീക്ക് ടിക്കറ്റുകൾ റൂട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും. എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപഭോക്താക്കളിൽ നിന്നുള്ള ഉയർന്ന തീവ്രതയുള്ള ടിക്കറ്റുകൾ ഉടൻ തന്നെ മുതിർന്ന ഏജൻ്റുമാരിലേക്ക് പോകുന്നു. ഫ്രീ-ടയർ ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്നുള്ള കുറഞ്ഞ തീവ്രതയുള്ള ടിക്കറ്റുകൾക്ക് ആദ്യം ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് വിജ്ഞാന-അടിസ്ഥാന നിർദ്ദേശം ലഭിക്കും, നിർദ്ദേശം പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ എസ്കലേഷൻ ലഭ്യമാണ്. ഈ ഒറ്റ വൃക്ഷത്തിന് റെസല്യൂഷൻ നിരക്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ശരാശരി പ്രതികരണ സമയം 40-60% വരെ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും - സ്കെയിലിൽ അർത്ഥവത്തായ വരുമാന ആഘാതം കൂട്ടുന്ന സംഖ്യകൾ.

ഇവിടെയാണ് ഒരു സംയോജിത പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ലാഭവിഹിതം നൽകുന്നത്. നിങ്ങളുടെ CRM, ഹെൽപ്പ്‌ഡെസ്‌ക്, ഇൻവോയ്‌സിംഗ്, അനലിറ്റിക്‌സ് മൊഡ്യൂളുകൾ ഒരൊറ്റ ഡാറ്റ ലെയർ പങ്കിടുമ്പോൾ - അവ Mewayz-ൻ്റെ 207-മൊഡ്യൂൾ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ ചെയ്യുന്നതുപോലെ - ഈ ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതും വിന്യസിക്കുന്നതും ഒരു ഏകീകരണ പ്രോജക്റ്റിന് പകരം ഒരു കോൺഫിഗറേഷൻ വ്യായാമമായി മാറുന്നു. കസ്റ്റമർ ടയർ ഡാറ്റ ഇതിനകം തന്നെയുണ്ട്. ടിക്കറ്റ് ചരിത്രം നേരത്തെ തന്നെയുണ്ട്. ഏജൻ്റ് ലഭ്യത ഇതിനകം ഉണ്ട്. നിങ്ങൾ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നില്ല; നിങ്ങൾ ശാഖകൾ വരയ്ക്കുകയാണ്.

മരങ്ങളിൽ ചിന്തിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രപരമായ കേസ്

സാങ്കേതിക പ്രയോഗങ്ങൾക്കപ്പുറം, ഒരു പൊതു മാനേജ്‌മെൻ്റ് ചട്ടക്കൂടായി ഡിസിഷൻ-ട്രീ ചിന്ത സ്വീകരിക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള വാദമുണ്ട്. ഓരോ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയയും, എത്ര സങ്കീർണ്ണമായാലും, സോപാധിക ഘട്ടങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയായി വിഘടിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ആ വിഘടനം സ്പഷ്ടമാക്കുന്നത് - അത് എഴുതുക, ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക, ഓരോ ബ്രാഞ്ചും സമ്മർദ്ദം-പരിശോധന നടത്തുക - മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കും ഇല്ലാത്ത പ്രവർത്തന വ്യക്തതയുടെ ഒരു തലം പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു.

മര രൂപത്തിൽ അവരുടെ തീരുമാന യുക്തി രേഖപ്പെടുത്തുന്ന കമ്പനികൾക്ക് മൂന്ന് ഉടനടി നേട്ടങ്ങൾ ലഭിക്കും. ആദ്യം, അവർക്ക് പുതിയ ജീവനക്കാരെ വേഗത്തിൽ ഓൺബോർഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കാരണം ന്യായവാദം ആദിവാസികളേക്കാൾ വ്യക്തമാണ്. രണ്ടാമതായി, ഏത് ശാഖകളാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ വോളിയം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെന്നും ഒഴിവാക്കൽ ക്ലസ്റ്റർ എവിടെയാണെന്നും പരിശോധിച്ചുകൊണ്ട് അവർക്ക് തടസ്സങ്ങളും കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മയും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. മൂന്നാമതായി, അവയ്ക്ക് ക്രമാനുഗതമായി ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും - ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതും കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ളതുമായ ശാഖകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് ആത്മവിശ്വാസം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ക്രമേണ വികസിക്കുന്നു.

അടുത്ത ദശകത്തിൽ അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ AI ഉള്ളവ ആയിരിക്കണമെന്നില്ല. അവരുടെ പ്രവർത്തന ലോജിക് വ്യക്തമായി മാപ്പ് ചെയ്തവരും അനാവശ്യ സങ്കീർണ്ണത വ്യവസ്ഥാപിതമായി ഇല്ലാതാക്കുന്നവരും മനുഷ്യൻ്റെ സർഗ്ഗാത്മകത ആവശ്യമില്ലാത്ത തീരുമാനങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നവരുമായിരിക്കും അവർ. ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ - കോഡ്, വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വൈറ്റ്ബോർഡിൽ നടപ്പിലാക്കിയാലും - ആ പരിവർത്തനത്തിനുള്ള അടിസ്ഥാന ഉപകരണമാണ്. നെസ്റ്റഡ് നിയമങ്ങളുടെ ശക്തി ഒരു സാങ്കേതിക ജിജ്ഞാസയല്ല. ഇത് വ്യക്തമായ ഒരു തന്ത്രപരമായ അനിവാര്യതയാണ്.

പതിവ് ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

ലളിതമായ പദങ്ങളിൽ ഡിസിഷൻ ട്രീ എന്താണ്?

സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു പ്രശ്‌നത്തെ ലളിതവും കൂട്ടിച്ചേർത്ത "എങ്കിൽ-അപ്പോൾ" ചോദ്യങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയായി വിഭജിച്ചുകൊണ്ട് മനുഷ്യൻ്റെ തീരുമാനമെടുക്കലിനെ അനുകരിക്കുന്ന ഒരു വിഷ്വൽ അൽഗോരിതം ആണ് ഡിസിഷൻ ട്രീ. ഇത് ഒരു റൂട്ട് ചോദ്യത്തിൽ ആരംഭിച്ച് ഉത്തരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ശാഖകൾ, അന്തിമ തീരുമാനത്തിലേക്കോ പ്രവചനത്തിലേക്കോ നയിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ സാങ്കേതികമല്ലാത്ത ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പോലും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു, അതിനാലാണ് ഇത് വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI- യുടെ മൂലക്കല്ല്.

എന്തുകൊണ്ടാണ് തീരുമാന മരങ്ങൾ "യുക്തിരഹിതമായി" ശക്തമെന്ന് കണക്കാക്കുന്നത്?

അവരുടെ ശക്തി "യുക്തിരഹിതമാണ്" കാരണം അത്തരം ഒരു ലളിതമായ ആശയം പല യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നങ്ങളിലും ശ്രദ്ധേയമായ കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ആവർത്തിച്ച് വിഭജിക്കുന്നതിലൂടെ, മനുഷ്യൻ്റെ അവബോധത്തിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടാൻ കഴിയുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ അവർ കണ്ടെത്തുന്നു. ലീഡ് സ്‌കോറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ബിസിനസ്സ് നിയമങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അവരെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യമില്ലാതെ ഈ ശക്തമായ മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് Mewayz പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ 207 മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച മൊഡ്യൂളുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

എൻ്റെ ബിസിനസ്സിൽ ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങും?

വ്യക്തമായ ഇൻപുട്ടുകളും നിർവചിക്കപ്പെട്ട ഫലവും ഉള്ള ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള തീരുമാന പ്രക്രിയ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, കീവേഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ടിക്കറ്റ് റൂട്ടിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഈ ലോജിക് ട്രീകൾ ദൃശ്യപരമായി നിർമ്മിക്കാൻ നിരവധി നോ-കോഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. കൂടുതൽ വിപുലമായ, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത മരങ്ങൾക്കായി, Mewayz ($19/mo) പോലുള്ള ഒരു സേവനം നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് നേരിട്ട് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും മൊഡ്യൂളുകൾ നൽകുന്നു.

കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ AI മോഡലുകളേക്കാൾ മികച്ച തീരുമാന മരങ്ങൾ ആണോ?

എല്ലായ്‌പ്പോഴും അല്ല, പക്ഷേ അവയ്ക്ക് സവിശേഷമായ ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ഇമേജുകൾ പോലെയുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മികച്ചതാകാമെങ്കിലും, ടാബുലാർ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ പലപ്പോഴും മികച്ചതാണ്, വ്യാഖ്യാനം നിർണായകമാകുമ്പോൾ. അവരുടെ "വൈറ്റ്-ബോക്സ്" സ്വഭാവം എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, അത് പാലിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്. ഏതൊരു ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റിൻ്റെയും ടൂൾകിറ്റിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന ഉപകരണവും നിരവധി ബിസിനസ് പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള മികച്ച തുടക്കവുമാണ് അവ.