Pembuatan data pelanggan global meningkat pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk memanfaatkan data ini dengan cara yang inovatif. Sistem rekomendasi yang didukung ML dapat memanfaatkan data pelanggan secara efektif untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna, meningkatkan keterlibatan dan retensi, dan pada akhirnya mendorong penjualan yang lebih besar.

Misalnya, pada 2021, Netflix melaporkan bahwa sistem rekomendasinya membantu meningkatkan pendapatan sebesar $1 miliar per tahun. Amazon adalah perusahaan lain yang mendapat manfaat dari memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggannya. Pada tahun 2021, Amazon melaporkan bahwa sistem rekomendasinya membantu meningkatkan penjualan sebesar 35%.

Dalam artikel ini, kami akan menjelajahi sistem rekomendasi secara mendetail dan memberikan proses langkah demi langkah untuk membangun sistem rekomendasi menggunakan pembelajaran mesin.

Apa itu Sistem Rekomendasi?

Sistem rekomendasi adalah algoritme yang menggunakan analisis data dan teknik pembelajaran mesin untuk menyarankan informasi yang relevan (film, video, item) kepada pengguna yang mungkin menarik bagi pengguna. 

Sistem ini menganalisis sejumlah besar data tentang perilaku, preferensi, dan minat pengguna di masa lalu Mesin belajar algoritme seperti pengelompokan, pemfilteran kolaboratif, dan jaringan saraf dalam untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Netflix, Amazon, dan Spotify adalah contoh terkenal dari sistem rekomendasi yang kuat. Netflix memberikan saran film yang dipersonalisasi, Amazon menyarankan produk berdasarkan pembelian sebelumnya dan riwayat penelusuran, dan Spotify memberikan daftar putar dan saran lagu yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat dan preferensi mendengarkan.

Proses Langkah-demi-Langkah untuk Membangun Sistem Rekomendasi Menggunakan Pembelajaran Mesin

1. Identifikasi Masalah & Perumusan Tujuan

Langkah pertama adalah mendefinisikan dengan jelas masalah yang akan dipecahkan oleh sistem rekomendasi. Misalnya, kami ingin membangun sistem rekomendasi mirip Amazon yang menyarankan produk kepada pelanggan berdasarkan pembelian dan riwayat penjelajahan mereka sebelumnya.

Sasaran yang terdefinisi dengan baik membantu dalam menentukan data yang diperlukan, memilih model pembelajaran mesin yang sesuai, dan mengevaluasi kinerja sistem pemberi rekomendasi.

2. Pengumpulan & Pemrosesan Data

Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data tentang perilaku pelanggan, seperti pembelian sebelumnya, riwayat penelusuran, ulasan, dan peringkat. Untuk memproses data bisnis dalam jumlah besar, kita dapat menggunakan Apache Hadoop dan Apache Spark.

Setelah pengumpulan data, para insinyur data memproses dan menganalisis data ini. Langkah ini melibatkan pembersihan data, menghapus duplikat, dan menangani nilai yang hilang. Selain itu, para insinyur data mengubah data ini menjadi format yang sesuai untuk algoritme pembelajaran mesin.

Berikut adalah beberapa pustaka preprocessing data berbasis Python yang populer:

• Panda: Menyediakan metode untuk manipulasi, transformasi, dan analisis data
• JumlahPy: Menyediakan perhitungan numerik yang kuat untuk array dan matriks.

3. Analisis Data Eksplorasi

Analisis Data Eksplorasi (EDA) membantu memahami distribusi data dan hubungan antar variabel yang dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih baik.

Misalnya, Anda dapat memvisualisasikan item mana yang paling banyak terjual pada kuartal terakhir. Atau barang mana yang lebih banyak terjual saat pelanggan membeli barang tertentu, seperti telur yang dijual lebih banyak dengan roti dan mentega.

Berikut adalah beberapa pustaka Python populer untuk melakukan analisis data eksplorasi:

• Matplotlib: Menyediakan metode visualisasi data untuk membuat plot yang berbeda seperti histogram, scatterplot, diagram lingkaran, dll.
• Yg keturunan dr laut: Menyediakan metode untuk membuat visualisasi yang lebih canggih seperti peta panas dan plot berpasangan.
• Pembuatan Profil Panda: Menghasilkan laporan dengan statistik deskriptif dan visualisasi untuk setiap variabel dalam kumpulan data.

4. Rekayasa Fitur

Rekayasa fitur melibatkan pemilihan fitur yang paling cocok untuk melatih model pembelajaran mesin Anda. Langkah ini melibatkan pembuatan fitur baru atau mengubah fitur yang sudah ada agar lebih cocok untuk sistem rekomendasi.

Misalnya, dalam data pelanggan, fitur seperti peringkat produk, frekuensi pembelian, dan demografi pelanggan lebih relevan untuk membangun sistem rekomendasi yang akurat.

Berikut adalah beberapa pustaka Python populer untuk melakukan rekayasa fitur:

• Scikit-belajar: Termasuk alat untuk pemilihan fitur dan ekstraksi fitur, seperti Analisis Komponen Utama (PCA) dan Aglomerasi Fitur.
• Encoder Kategori: Menyediakan metode untuk pengkodean variabel kategori yaitu, mengubah variabel kategori menjadi fitur numerik.

5. Pemilihan Model

Tujuan pemilihan model adalah untuk memilih algoritme pembelajaran mesin terbaik yang dapat secara akurat memprediksi produk yang kemungkinan besar akan dibeli pelanggan atau film yang kemungkinan akan mereka tonton berdasarkan perilaku mereka di masa lalu.

Beberapa algoritma tersebut adalah:

Saya. Penyaringan kolaboratif

Pemfilteran kolaboratif adalah teknik rekomendasi populer, yang mengasumsikan bahwa pengguna yang memiliki preferensi serupa kemungkinan besar akan membeli produk serupa, atau produk yang memiliki fitur serupa kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan.

ii. Penyaringan Berbasis Konten

Pendekatan ini melibatkan analisis atribut produk, seperti merek, kategori, atau harga, dan merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi pengguna.

aku aku aku. Penyaringan Hibrid

Pemfilteran hibrid menggabungkan pemfilteran kolaboratif dan teknik pemfilteran berbasis konten untuk mengatasi keterbatasannya dengan memanfaatkan kekuatannya untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat.

6. Pelatihan Model

Langkah ini melibatkan membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian dan menggunakan algoritma yang paling tepat untuk kereta api model pemberi rekomendasi. Beberapa algoritma pelatihan sistem rekomendasi yang populer meliputi:

Saya. Faktorisasi Matriks

Teknik ini memprediksi nilai yang hilang dalam matriks jarang. Dalam konteks sistem rekomendasi, Matrix Factorization memprediksi peringkat produk yang belum dibeli atau diberi peringkat oleh pengguna.

ii. Pembelajaran Mendalam

Teknik ini melibatkan pelatihan jaringan saraf untuk mempelajari pola dan hubungan yang kompleks dalam data. Dalam sistem rekomendasi, pembelajaran mendalam dapat mempelajari faktor-faktor yang memengaruhi preferensi atau perilaku pengguna.

aku aku aku. Penambangan Aturan Asosiasi

Ini adalah teknik penambangan data yang dapat menemukan pola dan hubungan antar item dalam kumpulan data. Dalam sistem rekomendasi, Penambangan Aturan Asosiasi dapat mengidentifikasi kelompok produk yang sering dibeli bersama dan merekomendasikan produk ini kepada pengguna.

Algoritme ini dapat diimplementasikan secara efektif menggunakan perpustakaan seperti Mengherankan, Scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch.

7. Penyesuaian Hyperparameter

Untuk mengoptimalkan kinerja sistem pemberi rekomendasi, hyperparameter, seperti kecepatan pembelajaran, kekuatan regularisasi, dan jumlah lapisan tersembunyi di jaringan saraf disetel. Teknik ini melibatkan pengujian berbagai kombinasi hyperparameter dan memilih kombinasi yang memberikan performa terbaik.

8. Evaluasi Model

Evaluasi model sangat penting untuk memastikan bahwa sistem rekomendasi akurat dan efektif dalam menghasilkan rekomendasi. Metrik evaluasi seperti presisi, daya ingat, dan skor F1 dapat mengukur akurasi dan efektivitas sistem.

9. Penerapan Model

Setelah sistem rekomendasi dikembangkan dan dievaluasi, langkah terakhir adalah menerapkannya di lingkungan produksi dan membuatnya tersedia untuk pelanggan.

Penerapan dapat dilakukan menggunakan server internal atau platform berbasis cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud.

Misalnya, AWS menyediakan berbagai layanan seperti Amazon S3, Amazon EC2, dan Pembelajaran Mesin Amazon, yang dapat digunakan untuk menerapkan dan menskalakan sistem rekomendasi. Pemeliharaan dan pembaruan rutin juga harus dilakukan berdasarkan data pelanggan terbaru untuk memastikan sistem terus bekerja secara efektif dari waktu ke waktu.

Untuk wawasan lebih lanjut tentang AI dan pembelajaran mesin, jelajahi bersatu.ai.