Η παγκόσμια παραγωγή δεδομένων πελατών αυξάνεται με πρωτοφανή ρυθμό. Οι εταιρείες αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα με καινοτόμους τρόπους. Ένα σύστημα συστάσεων που λειτουργεί με ML μπορεί να χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά τα δεδομένα πελατών για να εξατομικεύσει την εμπειρία χρήστη, να αυξήσει την αφοσίωση και τη διατήρηση και τελικά να αυξήσει τις πωλήσεις.

Για παράδειγμα, το 2021, Netflix ανέφερε ότι το σύστημα συστάσεων της βοήθησε στην αύξηση των εσόδων κατά 1 δισεκατομμύριο δολάρια ετησίως. Η Amazon είναι μια άλλη εταιρεία που επωφελείται από την παροχή εξατομικευμένων συστάσεων στον πελάτη της. Το 2021, Amazon ανέφερε ότι το σύστημα συστάσεων της βοήθησε στην αύξηση των πωλήσεων κατά 35%.

Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε λεπτομερώς τα συστήματα προτάσεων και θα παρέχουμε μια βήμα προς βήμα διαδικασία για τη δημιουργία ενός συστήματος προτάσεων χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση.

Τι είναι ένα Σύστημα Συστάσεων;

Ένα σύστημα προτάσεων είναι ένας αλγόριθμος που χρησιμοποιεί τεχνικές ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης για να προτείνει σχετικές πληροφορίες (ταινίες, βίντεο, αντικείμενα) στους χρήστες που μπορεί να βρουν ενδιαφέρουσες. 

Αυτά τα συστήματα αναλύουν μεγάλο όγκο δεδομένων σχετικά με την προηγούμενη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τα ενδιαφέροντα των χρηστών χρησιμοποιώντας μάθηση μηχανής αλγόριθμοι όπως η ομαδοποίηση, το συνεργατικό φιλτράρισμα και τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα για τη δημιουργία εξατομικευμένων προτάσεων.

Το Netflix, το Amazon και το Spotify είναι γνωστά παραδείγματα ισχυρών συστημάτων συστάσεων. Το Netflix παρέχει εξατομικευμένες προτάσεις ταινιών, η Amazon προτείνει προϊόντα με βάση παλαιότερες αγορές και ιστορικό περιήγησης και το Spotify παρέχει εξατομικευμένες λίστες αναπαραγωγής και προτάσεις τραγουδιών με βάση το ιστορικό ακρόασης και τις προτιμήσεις.

Βήμα-βήμα διαδικασία για τη δημιουργία ενός συστήματος συστάσεων με χρήση μηχανικής μάθησης

1. Προσδιορισμός Προβλήματος & Διατύπωση Στόχων

Το πρώτο βήμα είναι να ορίσετε με σαφήνεια το πρόβλημα που θα λύσει το σύστημα συστάσεων. Για παράδειγμα, θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα σύστημα συστάσεων όπως το Amazon που προτείνει προϊόντα στους πελάτες με βάση τις προηγούμενες αγορές και το ιστορικό περιήγησής τους.

Ένας καλά καθορισμένος στόχος βοηθά στον προσδιορισμό των απαιτούμενων δεδομένων, στην επιλογή των κατάλληλων μοντέλων μηχανικής μάθησης και στην αξιολόγηση της απόδοσης του συστήματος συστάσεων.

2. Συλλογή & Προεπεξεργασία Δεδομένων

Το επόμενο βήμα είναι η συλλογή δεδομένων σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών, όπως οι προηγούμενες αγορές, το ιστορικό περιήγησης, οι κριτικές και οι αξιολογήσεις τους. Για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων επιχειρηματικών δεδομένων, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε Apache Hadoop και Apache Spark.

Μετά τη συλλογή δεδομένων, οι μηχανικοί δεδομένων προεπεξεργάζονται και αναλύουν αυτά τα δεδομένα. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τον καθαρισμό των δεδομένων, την κατάργηση των διπλότυπων και τον χειρισμό τιμών που λείπουν. Επίσης, οι μηχανικοί δεδομένων μετατρέπουν αυτά τα δεδομένα σε μια μορφή κατάλληλη για αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης.

Ακολουθούν μερικές δημοφιλείς βιβλιοθήκες προεπεξεργασίας δεδομένων που βασίζονται σε Python:

• Πάντα: Παρέχει μεθόδους για χειρισμό δεδομένων, μετασχηματισμό και ανάλυση
• μουδιασμένος: Παρέχει ισχυρούς αριθμητικούς υπολογισμούς για πίνακες και πίνακες.

3. Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων

Η διερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA) βοηθά στην κατανόηση της κατανομής δεδομένων και των σχέσεων μεταξύ μεταβλητών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία καλύτερων προτάσεων.

Για παράδειγμα, μπορείτε να οπτικοποιήσετε ποια είδη πωλήθηκαν περισσότερο το τελευταίο τρίμηνο. Ή ποια είδη πωλούνται περισσότερο όταν οι πελάτες αγοράζουν ένα συγκεκριμένο προϊόν, όπως τα αυγά πωλούνται περισσότερο με ψωμί και βούτυρο.

Ακολουθούν μερικές δημοφιλείς βιβλιοθήκες Python για τη διενέργεια διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων:

• matplotlib: Παρέχει μεθόδους οπτικοποίησης δεδομένων για τη δημιουργία διαφορετικών γραφημάτων όπως ιστογράμματα, διαγράμματα διασποράς, γραφήματα πίτας κ.λπ.
• Θαλασσοπόρος: Παρέχει μεθόδους για τη δημιουργία πιο προηγμένων απεικονίσεων, όπως χάρτες θερμότητας και γραφικά ζευγών.
• Pandas Profiling: Δημιουργεί μια αναφορά με περιγραφικά στατιστικά στοιχεία και απεικονίσεις για κάθε μεταβλητή σε ένα σύνολο δεδομένων.

4. Μηχανική χαρακτηριστικών

Η μηχανική χαρακτηριστικών περιλαμβάνει την επιλογή των καταλληλότερων χαρακτηριστικών για την εκπαίδευση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τη δημιουργία νέων λειτουργιών ή τη μετατροπή υπαρχόντων για να γίνουν πιο κατάλληλες για το σύστημα συστάσεων.

Για παράδειγμα, στα δεδομένα πελατών, χαρακτηριστικά όπως οι αξιολογήσεις προϊόντων, η συχνότητα αγορών και τα δημογραφικά στοιχεία πελατών είναι πιο συναφείς για τη δημιουργία ενός ακριβούς συστήματος συστάσεων.

Ακολουθούν μερικές δημοφιλείς βιβλιοθήκες Python για την εκτέλεση μηχανικής χαρακτηριστικών:

• Scikit-μάθετε: Περιλαμβάνει εργαλεία για την επιλογή χαρακτηριστικών και την εξαγωγή χαρακτηριστικών, όπως η ανάλυση κύριου στοιχείου (PCA) και η συσσώρευση χαρακτηριστικών.
• Κωδικοποιητές κατηγορίας: Παρέχει μεθόδους για την κωδικοποίηση κατηγορικών μεταβλητών, π.χ., μετατροπή κατηγορικών μεταβλητών σε αριθμητικά χαρακτηριστικά.

5. Επιλογή μοντέλου

Ο στόχος της επιλογής μοντέλου είναι η επιλογή του καλύτερου αλγόριθμου μηχανικής εκμάθησης που μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια τα προϊόντα που είναι πιθανό να αγοράσει ένας πελάτης ή μια ταινία που είναι πιθανό να παρακολουθήσει με βάση την προηγούμενη συμπεριφορά του.

Μερικοί από αυτούς τους αλγόριθμους είναι:

Εγώ. Συνεργατικό φιλτράρισμα

Το συνεργατικό φιλτράρισμα είναι μια δημοφιλής τεχνική συστάσεων, η οποία προϋποθέτει ότι οι χρήστες που μοιράζονται παρόμοιες προτιμήσεις πιθανότατα θα αγοράσουν παρόμοια προϊόντα ή προϊόντα που μοιράζονται παρόμοια χαρακτηριστικά πιθανότατα θα αγοραστούν από τους πελάτες.

ii. Φιλτράρισμα με βάση το περιεχόμενο

Αυτή η προσέγγιση περιλαμβάνει την ανάλυση των χαρακτηριστικών των προϊόντων, όπως η μάρκα, η κατηγορία ή η τιμή, και τη σύσταση προϊόντων που ταιριάζουν στις προτιμήσεις ενός χρήστη.

iii. Υβριδικό φιλτράρισμα

Το υβριδικό φιλτράρισμα συνδυάζει το συνεργατικό φιλτράρισμα και τις τεχνικές φιλτραρίσματος βάσει περιεχομένου για να ξεπεράσει τους περιορισμούς τους αξιοποιώντας τα δυνατά τους σημεία για να παρέχει πιο ακριβείς προτάσεις.

6. Εκπαίδευση μοντέλου

Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τη διαίρεση των δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών και τη χρήση του καταλληλότερου αλγορίθμου τρένο το μοντέλο συστάσεων. Μερικοί από τους δημοφιλείς αλγόριθμους εκπαίδευσης συστημάτων συστάσεων περιλαμβάνουν:

Εγώ. Παραγοντοποίηση μήτρας

Αυτή η τεχνική προβλέπει τιμές που λείπουν σε έναν αραιό πίνακα. Στο πλαίσιο των συστημάτων συστάσεων, το Matrix Factorization προβλέπει τις αξιολογήσεις προϊόντων που ένας χρήστης δεν έχει αγοράσει ή αξιολογήσει ακόμη.

ii. Βαθιά Μάθηση

Αυτή η τεχνική περιλαμβάνει την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων ώστε να μαθαίνουν πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις στα δεδομένα. Στα συστήματα συστάσεων, η βαθιά μάθηση μπορεί να μάθει τους παράγοντες που επηρεάζουν την προτίμηση ή τη συμπεριφορά ενός χρήστη.

iii. Σύλλογος Κανονισμός Εξόρυξης

Είναι μια τεχνική εξόρυξης δεδομένων που μπορεί να ανακαλύψει μοτίβα και σχέσεις μεταξύ στοιχείων σε ένα σύνολο δεδομένων. Στα συστήματα συστάσεων, το Association Rule Mining μπορεί να εντοπίσει ομάδες προϊόντων που αγοράζονται συχνά μαζί και να προτείνει αυτά τα προϊόντα στους χρήστες.

Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να υλοποιηθούν αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως π.χ Έκπληξη, Scikit-learn, TensorFlow και PyTorch.

7. Ρύθμιση υπερπαραμέτρων

Για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης του συστήματος συστάσεων, συντονίζονται υπερπαράμετροι, όπως ο ρυθμός εκμάθησης, η ισχύς τακτοποίησης και ο αριθμός των κρυφών επιπέδων σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Αυτή η τεχνική περιλαμβάνει τη δοκιμή διαφορετικών συνδυασμών υπερπαραμέτρων και την επιλογή του συνδυασμού που δίνει την καλύτερη απόδοση.

8. Αξιολόγηση Μοντέλου

Η αξιολόγηση του μοντέλου είναι κρίσιμη για να διασφαλιστεί ότι το σύστημα συστάσεων είναι ακριβές και αποτελεσματικό στη δημιουργία συστάσεων. Οι μετρήσεις αξιολόγησης όπως η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1 μπορούν να μετρήσουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα του συστήματος.

9. Ανάπτυξη μοντέλου

Μόλις αναπτυχθεί και αξιολογηθεί το σύστημα συστάσεων, το τελικό βήμα είναι η ανάπτυξη του σε περιβάλλον παραγωγής και η διάθεση του στους πελάτες.

Η ανάπτυξη μπορεί να γίνει με τη χρήση εσωτερικών διακομιστών ή πλατφορμών που βασίζονται σε cloud, όπως οι Υπηρεσίες Ιστού Amazon (AWS), το Microsoft Azure και το Google Cloud.

Για παράδειγμα, η AWS παρέχει διάφορες υπηρεσίες όπως π.χ Amazon S3, Amazon EC2, να Εκμάθηση μηχανών του Αμαζονίου, το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη και την κλιμάκωση του συστήματος συστάσεων. Η τακτική συντήρηση και ενημερώσεις θα πρέπει επίσης να εκτελούνται με βάση τα πιο πρόσφατα δεδομένα πελατών για να διασφαλιστεί ότι το σύστημα θα συνεχίσει να λειτουργεί αποτελεσματικά με την πάροδο του χρόνου.

Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, εξερευνήστε ενω.αι.