Generování globálních zákaznických dat se zrychluje nevídaným tempem. Společnosti využívají umělou inteligenci a strojové učení k využití těchto dat inovativními způsoby. Systém doporučení poháněný strojovým učením může efektivně využít zákaznická data k personalizaci uživatelské zkušenosti, zvýšení zapojení a udržení, a nakonec vést k vyššímu prodeji.

Například v roce 2021 Netflix (NFLX ) hlásil, že jeho systém doporučení pomohl zvýšit výnosy o 1 miliardu dolarů ročně. Amazon (AMZN ) je další společnost, která těží z poskytování personalizovaných doporučení svým zákazníkům. V roce 2021 Amazon hlásil, že jeho systém doporučení pomohl zvýšit prodej o 35%.

V tomto článku budeme podrobně zkoumat systémy doporučení a poskytovat krok-za-krokem proces pro budování systému doporučení pomocí strojového učení.

Co je Systém Doporučení?

Systém doporučení je algoritmus, který používá analýzu dat a techniky strojového učení k navržení relevantních informací (filmů, videí, položek) uživatelům, které by mohli najít zajímavé. 

Tito systémy analyzují velké množství dat o minulém chování, preferencích a zájmech uživatelů pomocí strojového učení algoritmů, jako je clusterování, spolupracující filtrování a hluboké neuronové sítě, aby vygenerovaly personalizovaná doporučení.

Netflix, Amazon a Spotify jsou dobře známé příklady robustních systémů doporučení. Netflix poskytuje personalizovaná filmová doporučení, Amazon navrhuje produkty na základě minulých nákupů a historie prohlížení, a Spotify poskytuje personalizované seznamy skladeb a písniček na základě historie poslechu a preferencí.

Krok-za-krokem Proces Budování Systému Doporučení Používajícího Strojové Učení

1. Identifikace Problému a Formulace Cíle

Prvním krokem je jasně definovat problém, který systém doporučení vyřeší. Například chceme postavit systém doporučení podobný Amazonu, který navrhuje produkty zákazníkům na základě jejich minulých nákupů a historie prohlížení.

Dobře definovaný cíl pomáhá při určování požadovaných dat, výběru vhodných modelů strojového učení a hodnocení výkonu systému doporučení.

2. Sběr a Předzpracování Dat

Dalším krokem je sběr dat o chování zákazníků, jako jsou jejich minulé nákupy, historie prohlížení, recenze a hodnocení. K zpracování velkých množství obchodních dat lze použít Apache Hadoop a Apache Spark.

Po sběru dat inženýři dat předzpracovávají a analyzují tato data. Tento krok zahrnuje čištění dat, odstranění duplikátů a zpracování chybějících hodnot. Kromě toho inženýři dat transformují tato data do formátu vhodného pro algoritmy strojového učení.

Níže jsou uvedeny některé populární knihovny pro předzpracování dat v Pythonu:

• Pandas: Poskytuje metody pro manipulaci, transformaci a analýzu dat
• NumPy: Poskytuje výkonné numerické výpočty pro pole a matice.

3. Exploratorní Analýza Dat

Exploratorní analýza dat (EDA) pomáhá pochopit distribuci dat a vztahy mezi proměnnými, které lze použít k vygenerování lepších doporučení.

Například můžete vizualizovat, které položky se prodávají nejvíce v posledním čtvrtletí. Nebo které položky se prodávají více, když zákazníci nakupují konkrétní položku, jako je chleba a máslo.

Níže jsou uvedeny některé populární knihovny pro exploratorní analýzu dat v Pythonu:

• Matplotlib: Poskytuje metody pro vizualizaci dat, jako jsou histogramy, scatterploty, koláčové grafy atd.
• Seaborn: Poskytuje metody pro vytváření pokročilejších vizualizací, jako jsou teplomapy a párové grafy.
• Pandas Profiling: Generuje zprávu s popisnými statistikami a vizualizacemi pro každou proměnnou v datové sadě.

4. Inženýrství Funkcí

Inženýrství funkcí zahrnuje výběr nejlepších funkcí pro trénování modelu strojového učení. Tento krok zahrnuje vytváření nových funkcí nebo transformaci stávajících funkcí, aby byly lépe vhodné pro systém doporučení.

Například u zákaznických dat jsou funkce, jako jsou hodnocení produktů, frekvence nákupů a demografické údaje zákazníků, více relevantní pro budování přesného systému doporučení.

Níže jsou uvedeny některé populární knihovny pro inženýrství funkcí v Pythonu:

• Scikit-learn: Zahrnuje nástroje pro výběr funkcí a extrakci funkcí, jako je Principal Component Analysis (PCA) a Feature Agglomeration.
• Category Encoders: Poskytuje metody pro kódování kategoriálních proměnných, tj. převodu kategoriálních proměnných na numerické funkce.

5. Výběr Modelu

Cílem výběru modelu je vybrat nejlepší algoritmus strojového učení, který může přesně předpovědět produkty, které zákazník pravděpodobně nakoupí nebo film, který pravděpodobně sleduje, na základě jeho minulého chování.

Některé z těchto algoritmů jsou:

i. Spolupracující Filtrování

Spolupracující filtrování je populární technika doporučení, která předpokládá, že uživatelé, kteří sdílejí podobné preference, pravděpodobně nakoupí podobné produkty nebo produkty, které sdílejí podobné funkce.

ii. Obsahové Filtrování

Tento přístup zahrnuje analýzu atributů produktů, jako je značka, kategorie nebo cena, a navrhuje produkty, které odpovídají preferencím uživatele.

iii. Hybridní Filtrování

Hybridní filtrování kombinuje spolupracující filtrování a obsahové filtrování, aby překonalo jejich omezení a využilo jejich silných stránek pro poskytování přesnějších doporučení.

6. Trénování Modelu

Tento krok zahrnuje rozdělení dat na trénovací a testovací sady a použití nejvhodnějšího algoritmu pro trénování modelu doporučení. Některé z populárních algoritmů pro trénování systémů doporučení zahrnují:

i. Faktorizace Matice

Tato technika předpovídá chybějící hodnoty v řídké matici. V kontextu systémů doporučení Faktorizace Matice předpovídá hodnocení produktů, které uživatel dosud nenakoupil nebo nehodnotil.

ii. Hluboké Učení

Tato technika zahrnuje trénování neuronových sítí, aby se naučily komplexní vzory a vztahy v datech. V systémech doporučení hluboké učení může naučit faktory, které ovlivňují preference nebo chování uživatele.

iii. Dolování Asociačních Pravidel

Je to technika dolování dat, která může objevit vzory a vztahy mezi položkami v datové sadě. V systémech doporučení Dolování Asociačních Pravidel může identifikovat skupiny produktů, které jsou často nakupovány společně, a navrhnout tyto produkty uživatelům.

Tyto algoritmy lze účinně implementovat pomocí knihoven, jako je Surprise, Scikit-learn, TensorFlow a PyTorch.

7. Ladění Hyperparametrů

Pro optimalizaci výkonu systému doporučení se ladí hyperparametry, jako je rychlost učení, síla regularizace a počet skrytých vrstev v neuronové síti. Tato technika zahrnuje testování různých kombinací hyperparametrů a výběr kombinace, která poskytuje nejlepší výkon.

8. Hodnocení Modelu

Hodnocení modelu je kritické pro zajištění toho, že systém doporučení je přesný a efektivní při generování doporučení. Metriky, jako je přesnost, recall a F1 skóre, lze použít k měření přesnosti a efektivity systému.

9. Nasazení Modelu

Jakmile je systém doporučení vyvinut a ohodnocen, posledním krokem je nasadit jej do produkčního prostředí a zpřístupnit jej zákazníkům.

Nasazení lze provést pomocí vlastních serverů nebo cloudových platforem, jako jsou Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure a Google Cloud.

Například AWS poskytuje různé služby, jako je Amazon S3, Amazon EC2 a Amazon Machine Learning, které lze použít k nasazení a škálování systému doporučení. Pravidelná údržba a aktualizace by měly být také provedeny na základě nejnovějších zákaznických dat, aby se zajistilo, že systém bude i nadále fungovat efektivně.

Pro více informací o umělých inteligencích a strojovém učení navštivte unite.ai.