La génération mondiale de données clients augmente à un rythme sans précédent. Les entreprises exploitent l’IA et l’apprentissage automatique pour utiliser ces données de manière innovante. Un système de recommandation basé sur le ML peut utiliser efficacement les données client pour personnaliser l'expérience utilisateur, augmenter l'engagement et la fidélisation et, à terme, générer des ventes plus importantes.

Par exemple, en 2021, Netflix a rapporté que son système de recommandation a contribué à augmenter les revenus de 1 milliard de dollars par an. Amazon est une autre entreprise qui bénéficie de la fourniture de recommandations personnalisées à ses clients. En 2021, Amazon a indiqué que son système de recommandation avait permis d'augmenter les ventes de 35 %.

Dans cet article, nous explorerons en détail les systèmes de recommandation et fournirons un processus étape par étape pour créer un système de recommandation à l'aide de l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce qu'un système de recommandation ?

Un système de recommandation est un algorithme qui utilise des techniques d'analyse de données et d'apprentissage automatique pour suggérer aux utilisateurs des informations pertinentes (films, vidéos, éléments) susceptibles de les intéresser. 

Ces systèmes analysent de grandes quantités de données sur le comportement passé, les préférences et les intérêts des utilisateurs en utilisant machine learning des algorithmes comme le clustering, le filtrage collaboratif et les réseaux de neurones profonds pour générer des recommandations personnalisées.

Netflix, Amazon et Spotify sont des exemples bien connus de systèmes de recommandation robustes. Netflix propose des suggestions de films personnalisées, Amazon suggère des produits en fonction des achats passés et de l'historique de navigation, et Spotify propose des listes de lecture personnalisées et des suggestions de chansons en fonction de l'historique d'écoute et des préférences.

Processus étape par étape pour créer un système de recommandation à l'aide de l'apprentissage automatique

1. Identification du problème et formulation des objectifs

La première étape consiste à définir clairement le problème que le système de recommandation résoudra. Par exemple, nous voulons créer un système de recommandation semblable à Amazon qui suggère des produits aux clients en fonction de leurs achats passés et de leur historique de navigation.

Un objectif bien défini aide à déterminer les données requises, à sélectionner les modèles d'apprentissage automatique appropriés et à évaluer les performances du système de recommandation.

2. Collecte et prétraitement des données

L'étape suivante consiste à collecter des données sur le comportement des clients, telles que leurs achats passés, leur historique de navigation, leurs avis et leurs notes. Pour traiter de grandes quantités de données d'entreprise, nous pouvons utiliser Apache Hadoop et Apache Spark.

Après la collecte des données, les ingénieurs de données prétraitent et analysent ces données. Cette étape implique le nettoyage des données, la suppression des doublons et la gestion des valeurs manquantes. De plus, les ingénieurs de données transforment ces données dans un format adapté aux algorithmes d'apprentissage automatique.

Voici quelques bibliothèques populaires de prétraitement de données basées sur Python :

• Pandas: Fournit des méthodes pour la manipulation, la transformation et l'analyse des données
• NumPy: Fournit des calculs numériques puissants pour les tableaux et les matrices.

3. Analyse exploratoire des données

L'analyse exploratoire des données (EDA) aide à comprendre la distribution des données et les relations entre les variables qui peuvent être utilisées pour générer de meilleures recommandations.

Par exemple, vous pouvez visualiser les articles les plus vendus au cours du dernier trimestre. Ou quels articles sont plus vendus lorsque les clients achètent un article spécifique, comme les œufs sont plus vendus avec du pain et du beurre.

Voici quelques bibliothèques Python populaires pour effectuer une analyse exploratoire des données :

• matplotlib: Fournit des méthodes de visualisation des données pour créer différents tracés comme des histogrammes, des nuages ​​de points, des camemberts, etc.
• marin: Fournit des méthodes pour créer des visualisations plus avancées telles que des cartes thermiques et des diagrammes de paires.
• Profilage des pandas: Génère un rapport avec des statistiques descriptives et des visualisations pour chaque variable d'un jeu de données.

4. Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités consiste à sélectionner les fonctionnalités les mieux adaptées pour former votre modèle d'apprentissage automatique. Cette étape consiste à créer de nouvelles fonctionnalités ou à transformer celles existantes pour les rendre plus adaptées au système de recommandation.

Par exemple, dans les données client, des fonctionnalités telles que les évaluations des produits, la fréquence d'achat et les données démographiques des clients sont plus pertinentes pour créer un système de recommandation précis.

Voici quelques bibliothèques Python populaires pour effectuer l'ingénierie des fonctionnalités :

• Scikit-apprendre: inclut des outils de sélection et d'extraction d'entités, tels que l'analyse en composantes principales (ACP) et l'agglomération d'entités.
• Encodeurs de catégorie: Fournit des méthodes pour coder les variables catégorielles, c'est-à-dire convertir les variables catégorielles en caractéristiques numériques.

5. Sélection du modèle

L'objectif de la sélection de modèles est de choisir le meilleur algorithme d'apprentissage automatique capable de prédire avec précision les produits qu'un client est susceptible d'acheter ou un film qu'il est susceptible de regarder en fonction de son comportement passé.

Certains de ces algorithmes sont :

je. Filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif est une technique de recommandation populaire, qui suppose que les utilisateurs qui partagent des préférences similaires achèteront très probablement des produits similaires, ou que les produits qui partagent des caractéristiques similaires seront très probablement achetés par les clients.

ii. Filtrage basé sur le contenu

Cette approche consiste à analyser les attributs des produits, tels que la marque, la catégorie ou le prix, et à recommander des produits qui correspondent aux préférences d'un utilisateur.

iii. Filtrage hybride

Le filtrage hybride combine des techniques de filtrage collaboratif et de filtrage basé sur le contenu pour surmonter leurs limites en tirant parti de leurs points forts pour fournir des recommandations plus précises.

6. Formation modèle

Cette étape consiste à diviser les données en ensembles d'apprentissage et de test et à utiliser l'algorithme le plus approprié pour train le modèle de recommandation. Certains des algorithmes de formation du système de recommandation populaires incluent :

je. Factorisation matricielle

Cette technique prédit les valeurs manquantes dans une matrice creuse. Dans le contexte des systèmes de recommandation, la factorisation matricielle prédit les notes des produits qu'un utilisateur n'a pas encore achetés ou notés.

ii. L'apprentissage en profondeur

Cette technique consiste à entraîner les réseaux neuronaux à apprendre des schémas et des relations complexes dans les données. Dans les systèmes de recommandation, l'apprentissage profond permet d'identifier les facteurs qui influencent les préférences ou le comportement d'un utilisateur.

iii. Extraction de règles d'association

Il s'agit d'une technique d'exploration de données qui peut découvrir des modèles et des relations entre les éléments d'un ensemble de données. Dans les systèmes de recommandation, Association Rule Mining peut identifier des groupes de produits fréquemment achetés ensemble et recommander ces produits aux utilisateurs.

Ces algorithmes peuvent être implémentés efficacement à l'aide de bibliothèques telles que Surprise, Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.

7. Réglage des hyperparamètres

Pour optimiser les performances du système de recommandation, des hyperparamètres, tels que le taux d'apprentissage, la force de régularisation et le nombre de couches cachées dans un réseau de neurones sont réglés. Cette technique consiste à tester différentes combinaisons d'hyperparamètres et à sélectionner la combinaison qui donne les meilleures performances.

8. Évaluation du modèle

L'évaluation du modèle est essentielle pour s'assurer que le système de recommandation est précis et efficace pour générer des recommandations. Les métriques d'évaluation telles que la précision, le rappel et le score F1 peuvent mesurer l'exactitude et l'efficacité du système.

9. Déploiement du modèle

Une fois le système de recommandation développé et évalué, l'étape finale consiste à le déployer dans un environnement de production et à le mettre à la disposition des clients.

Le déploiement peut être effectué à l'aide de serveurs internes ou de plates-formes basées sur le cloud telles qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud.

Par exemple, AWS fournit divers services tels que Amazon S3, Amazon EC2 et Apprentissage automatique d'Amazon, qui peut être utilisé pour déployer et mettre à l'échelle le système de recommandation. Une maintenance et des mises à jour régulières doivent également être effectuées sur la base des dernières données client pour garantir que le système continue de fonctionner efficacement au fil du temps.

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