پیش بینی رفتار کاربران با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

با گسترش سریع داده ها در حوزه های دیجیتال ,صنعتی و مالی,روش های سنتی تحلیل داده ها در مواجهه با پیچیدگی و حجم بالای اطلاعات,کارایی خود را از دست داده اند.این مطالعه باهدف بررسی نقش و کارایی الگوریتم های یادگیری ماشین و داده کاوی در حل مسایل پیچیده و پشتیبانی از تصمیم گیری های استراتژیک,به تحلیل مجموعه ای از پژوهش ها در حوزه های مختلف می پردازد.در این بررسی,کاربردهای متنوع مدل های هوشمند در زمینه هایی همچون مدیریت زنجیره تامین برای کاهش هزینه های انبارداری,پیش بینی روندهای سپرده های بانکی با استفاده ازالگوریتم های پیش بینی خطا,و ارزیابی ریسک های عملیاتی در صنعت بانکداری با بهره گیری از الگوریتم هایrf))support vector machine(svm) ,random forest مورد مطالعه قرار گرفته است.یافته ها نشان می دهند که استفاده از روش های ترکیبی و مدل های یادگیری ماشین نه تنها دقت پیش بینی ها را در مواجهه با داده های پویا افزایش میدهد,بلکه ابزاری علمی و دقیق برای مدیران فراهم میکند تا پیش از وقوع بحران های مالی یا عملیاتی ,اقدامات پیشگیرانه لازم را اتخاذ کنند.نتایج همچنین تاکید میکنند که انتخاب مدل هوشمند باید براساس تعادل میان دقت,سرعت پردازش و نیازهای عملیاتی سازمان صورت گیرد تا بیشترین بهره وری حاصل شود.