A globális ügyféladatok generálása soha nem látott mértékben növekszik. A vállalatok az AI-t és a gépi tanulást használják ki, hogy innovatív módon hasznosítsák ezeket az adatokat. Az ML-alapú ajánlórendszerek hatékonyan használhatják fel az ügyfelek adatait a felhasználói élmény személyre szabására, az elköteleződés és a megtartás növelésére, és végül a nagyobb eladások növelésére.

Például 2021-ban Netflix beszámolt arról, hogy ajánlási rendszere évi 1 milliárd dollárral növelte a bevételt. Az Amazon egy másik vállalat, amelynek előnye származik abból, hogy személyre szabott ajánlásokat nyújt ügyfeleinek. 2021-ben amazon arról számolt be, hogy ajánlási rendszere 35%-kal segítette az eladások növekedését.

Ebben a cikkben részletesen megvizsgáljuk az ajánlási rendszereket, és lépésről lépésre bemutatjuk az ajánlási rendszer gépi tanulással történő felépítését.

Mi az az ajánlási rendszer?

Az ajánlórendszer egy olyan algoritmus, amely adatelemzési és gépi tanulási technikákat használ, hogy releváns információkat (filmeket, videókat, tételeket) javasoljon a felhasználóknak, amelyeket érdekesnek találhatnak. 

Ezek a rendszerek nagy mennyiségű adatot elemeznek a felhasználók korábbi viselkedéséről, preferenciáiról és érdeklődéséről gépi tanulás olyan algoritmusok, mint a klaszterezés, a kollaboratív szűrés és a mély neurális hálózatok személyre szabott ajánlások generálásához.

A Netflix, az Amazon és a Spotify a robusztus ajánlórendszerek jól ismert példái. A Netflix személyre szabott filmjavaslatokat, az Amazon termékeket a korábbi vásárlások és böngészési előzmények alapján, a Spotify pedig a hallgatási előzmények és preferenciák alapján személyre szabott lejátszási listákat és daljavaslatokat kínál.

Lépésről lépésre egy ajánlási rendszer felépítése gépi tanulás segítségével

1. Probléma azonosítás és célok megfogalmazása

Az első lépés az, hogy egyértelműen meghatározzuk azt a problémát, amelyet az ajánlási rendszer megold. Például egy Amazon-szerű ajánlórendszert szeretnénk felépíteni, amely termékeket javasol az ügyfeleknek korábbi vásárlásaik és böngészési előzményeik alapján.

A jól meghatározott cél segít a szükséges adatok meghatározásában, a megfelelő gépi tanulási modellek kiválasztásában és az ajánlórendszer teljesítményének értékelésében.

2. Adatgyűjtés és előfeldolgozás

A következő lépés az ügyfelek viselkedésére vonatkozó adatok gyűjtése, például korábbi vásárlásaik, böngészési előzményeik, vélemények és értékeléseik. Nagy mennyiségű üzleti adat feldolgozásához használhatjuk Apache Hadoop és a Apache Spark.

Az adatgyűjtést követően az adatmérnökök előfeldolgozzák és elemzik ezeket az adatokat. Ez a lépés magában foglalja az adatok megtisztítását, az ismétlődések eltávolítását és a hiányzó értékek kezelését. Ezenkívül az adatmérnökök ezeket az adatokat a gépi tanulási algoritmusok számára megfelelő formátumba alakítják át.

Íme néhány népszerű Python-alapú adat-előfeldolgozási könyvtár:

• pandák: Módszereket biztosít az adatok manipulálásához, átalakításához és elemzéséhez
• numpy: Hatékony numerikus számításokat biztosít tömbök és mátrixok számára.

3. Feltáró adatelemzés

Az Exploratory Data Analysis (EDA) segít megérteni az adatok eloszlását és a változók közötti kapcsolatokat, amelyek segítségével jobb ajánlásokat lehet készíteni.

Például elképzelheti, hogy mely tételek keltek el a legtöbbet az utolsó negyedévben. Vagy melyik árut adják el többet, ha a vásárlók egy adott terméket vásárolnak, például a tojást többet adnak el kenyérrel és vajjal.

Íme néhány népszerű Python-könyvtár feltáró adatelemzés elvégzéséhez:

• matplotlib: Adatvizualizációs módszereket biztosít különböző diagramok, például hisztogramok, szórásdiagramok, kördiagramok stb. létrehozásához.
• Tengeren született: Módszereket biztosít fejlettebb vizualizációk, például hőtérképek és páros diagramok létrehozásához.
• Panda profilozás: Jelentést hoz létre leíró statisztikákkal és vizualizációkkal az adatkészlet minden változójához.

4. Feature Engineering

A funkciótervezés magában foglalja a legmegfelelőbb funkciók kiválasztását a gépi tanulási modell betanításához. Ez a lépés magában foglalja új funkciók létrehozását vagy a meglévők átalakítását, hogy azok jobban megfeleljenek az ajánlási rendszernek.

Például az ügyféladatokon belül az olyan funkciók, mint a termékértékelések, a vásárlás gyakorisága és az ügyfelek demográfiai adatai relevánsabbak a pontos ajánlási rendszer felépítéséhez.

Íme néhány népszerű Python-könyvtár a funkciótervezés végrehajtásához:

• Scikit elsajátítható: Tartalmazza a jellemzők kiválasztására és kibontására szolgáló eszközöket, mint például a főkomponens-elemzés (PCA) és a jellemzők agglomerációja.
• Kategória kódolók: Módszereket biztosít a kategorikus változók kódolására, azaz a kategorikus változók numerikus jellemzőkké alakítására.

5. Modell kiválasztása

A modellválasztás célja a legjobb gépi tanulási algoritmus kiválasztása, amely a múltbeli viselkedése alapján pontosan meg tudja jósolni azokat a termékeket, amelyeket a vásárló valószínűleg megvásárol, vagy egy filmet, amelyet valószínűleg megnéz.

Néhány ilyen algoritmus:

én. Együttműködési szűrés

Az együttműködésen alapuló szűrés egy népszerű ajánlási technika, amely azt feltételezi, hogy a hasonló preferenciákkal rendelkező felhasználók nagy valószínűséggel hasonló termékeket vásárolnak, vagy a hasonló tulajdonságokkal rendelkező termékeket nagy valószínűséggel vásárolják meg a vásárlók.

ii. Tartalom alapú szűrés

Ez a megközelítés magában foglalja a termékek attribútumainak elemzését, például a márkát, a kategóriát vagy az árat, és olyan termékeket ajánl, amelyek megfelelnek a felhasználó preferenciáinak.

iii. Hibrid szűrés

A hibrid szűrés egyesíti az együttműködésen alapuló szűrést és a tartalomalapú szűrési technikákat, hogy leküzdje korlátaikat azáltal, hogy kihasználja az erősségeiket a pontosabb ajánlások érdekében.

6. Modellképzés

Ez a lépés magában foglalja az adatok képzési és tesztelési halmazokra való felosztását, és a legmegfelelőbb algoritmus használatát vonat az ajánló modell. Néhány népszerű ajánlási rendszer képzési algoritmusa:

én. Mátrixfaktorizálás

Ez a technika megjósolja a hiányzó értékeket egy ritka mátrixban. Az ajánlórendszerekkel összefüggésben a Matrix Factorization megjósolja azon termékek értékelését, amelyeket a felhasználó még nem vásárolt vagy értékelt.

ii. Mély tanulás

Ez a technika magában foglalja a neurális hálózatok képzését, hogy megtanulják az adatok összetett mintáit és összefüggéseit. Az ajánlási rendszerekben a mély tanulás képes megtanulni azokat a tényezőket, amelyek befolyásolják a felhasználó preferenciáját vagy viselkedését.

iii. Egyesületi Szabálybányászat

Ez egy adatbányászati ​​technika, amely képes felfedezni az adathalmaz elemei közötti mintákat és kapcsolatokat. Az ajánlási rendszerekben az Association Rule Mining képes azonosítani a gyakran együtt vásárolt termékcsoportokat, és ajánlani tudja ezeket a termékeket a felhasználóknak.

Ezek az algoritmusok hatékonyan implementálhatók olyan könyvtárak használatával, mint pl Meglepetés, Scikit-learn, TensorFlow és PyTorch.

7. Hiperparaméter hangolás

Az ajánlórendszer teljesítményének optimalizálása érdekében a hiperparamétereket, például a tanulási sebességet, a regularizációs erősséget és a neurális hálózat rejtett rétegeinek számát hangolják. Ez a technika magában foglalja a hiperparaméterek különböző kombinációinak tesztelését és a legjobb teljesítményt nyújtó kombináció kiválasztását.

8. Modell értékelése

A modellértékelés kritikus fontosságú annak biztosításához, hogy az ajánlási rendszer pontos és hatékony legyen az ajánlások generálása során. Az olyan értékelési mutatók, mint a pontosság, a visszahívás és az F1-pontszám, mérhetik a rendszer pontosságát és hatékonyságát.

9. Modell bevezetés

Az ajánlási rendszer kidolgozása és kiértékelése után az utolsó lépés a termelési környezetben való üzembe helyezés és az ügyfelek számára elérhetővé tétele.

A telepítés házon belüli szerverek vagy felhőalapú platformok, például Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure és Google Cloud segítségével is elvégezhető.

Például az AWS különféle szolgáltatásokat nyújt, mint pl Amazon S3, Amazon EC2és Amazon gépi tanulás, amellyel telepíthető és méretezhető az ajánlási rendszer. A rendszeres karbantartást és frissítést a legfrissebb ügyféladatok alapján is el kell végezni, hogy a rendszer az idő múlásával is hatékonyan működjön.

Ha többet szeretne megtudni az AI-ról és a gépi tanulásról, fedezze fel egyesülj.ai.