La generazione globale di dati sui clienti sta aumentando a un ritmo senza precedenti. Le aziende stanno sfruttando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per utilizzare questi dati in modi innovativi. Un sistema di consigli basato sul machine learning può utilizzare i dati dei clienti in modo efficace per personalizzare l'esperienza dell'utente, aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione e, infine, incrementare le vendite.

Ad esempio, nel 2021, Netflix ha riferito che il suo sistema di raccomandazione ha contribuito ad aumentare le entrate di $ 1 miliardo all'anno. Amazon è un'altra azienda che trae vantaggio dal fornire consigli personalizzati ai propri clienti. Nel 2021, Amazon ha riferito che il suo sistema di raccomandazione ha contribuito ad aumentare le vendite del 35%.

In questo articolo, esploreremo in dettaglio i sistemi di raccomandazione e forniremo un processo dettagliato per la creazione di un sistema di raccomandazione utilizzando l'apprendimento automatico.

Cos'è un sistema di raccomandazione?

Un sistema di raccomandazione è un algoritmo che utilizza l'analisi dei dati e tecniche di apprendimento automatico per suggerire agli utenti informazioni rilevanti (film, video, articoli) che potrebbero trovare interessanti. 

Questi sistemi analizzano grandi quantità di dati sul comportamento passato, le preferenze e gli interessi degli utenti che utilizzano machine learning algoritmi come clustering, filtraggio collaborativo e reti neurali profonde per generare consigli personalizzati.

Netflix, Amazon e Spotify sono esempi ben noti di solidi sistemi di raccomandazione. Netflix offre suggerimenti di film personalizzati, Amazon suggerisce prodotti basati su acquisti passati e cronologia di navigazione e Spotify fornisce playlist personalizzate e suggerimenti di brani basati sulla cronologia e sulle preferenze di ascolto.

Processo passo-passo per creare un sistema di raccomandazioni utilizzando l'apprendimento automatico

1. Identificazione del problema e formulazione dell'obiettivo

Il primo passo è definire chiaramente il problema che il sistema di raccomandazioni risolverà. Ad esempio, vogliamo creare un sistema di raccomandazione simile ad Amazon che suggerisca prodotti ai clienti in base ai loro acquisti passati e alla cronologia di navigazione.

Un obiettivo ben definito aiuta a determinare i dati richiesti, selezionare i modelli di apprendimento automatico appropriati e valutare le prestazioni del sistema di raccomandazione.

2. Raccolta dati e preelaborazione

Il passaggio successivo consiste nel raccogliere dati sul comportamento dei clienti, come i loro acquisti passati, la cronologia di navigazione, le recensioni e le valutazioni. Per elaborare grandi quantità di dati aziendali, possiamo utilizzare Apache Hadoop ed Apache Spark.

Dopo la raccolta dei dati, i data engineer preelaborano e analizzano questi dati. Questo passaggio comporta la pulizia dei dati, la rimozione dei duplicati e la gestione dei valori mancanti. Inoltre, i data engineer trasformano questi dati in un formato adatto agli algoritmi di machine learning.

Ecco alcune popolari librerie di preelaborazione dei dati basate su Python:

• Pandas: fornisce metodi per la manipolazione, la trasformazione e l'analisi dei dati
• NumPy: Fornisce potenti calcoli numerici per array e matrici.

3. Analisi esplorativa dei dati

L'Exploratory Data Analysis (EDA) aiuta a comprendere la distribuzione dei dati e le relazioni tra le variabili che possono essere utilizzate per generare raccomandazioni migliori.

Ad esempio, puoi visualizzare quali articoli sono stati venduti di più nell'ultimo trimestre. O quali articoli vengono venduti di più quando i clienti acquistano un articolo specifico, ad esempio le uova vengono vendute di più con pane e burro.

Ecco alcune popolari librerie Python per eseguire analisi esplorative dei dati:

• matplotlib: Fornisce metodi di visualizzazione dei dati per creare diversi grafici come istogrammi, grafici a dispersione, grafici a torta, ecc.
• Seaborn: Fornisce metodi per creare visualizzazioni più avanzate come heatmap e pair plot.
• Profilazione dei panda: genera un report con statistiche descrittive e visualizzazioni per ogni variabile in un set di dati.

4. Ingegneria delle caratteristiche

L'ingegnerizzazione delle funzionalità comporta la selezione delle funzionalità più adatte per addestrare il tuo modello di machine learning. Questo passaggio comporta la creazione di nuove funzionalità o la trasformazione di quelle esistenti per renderle più adatte al sistema di raccomandazione.

Ad esempio, all'interno dei dati dei clienti, funzionalità come le valutazioni dei prodotti, la frequenza di acquisto e i dati demografici dei clienti sono più rilevanti per la creazione di un accurato sistema di raccomandazioni.

Ecco alcune librerie Python popolari per eseguire l'ingegneria delle funzionalità:

• Scikit-learn: include strumenti per la selezione e l'estrazione delle caratteristiche, come l'analisi dei componenti principali (PCA) e l'agglomerazione delle caratteristiche.
• Categoria Codificatori: Fornisce metodi per la codifica di variabili categoriali, ad esempio la conversione di variabili categoriali in caratteristiche numeriche.

5. Selezione del modello

L'obiettivo della selezione del modello è scegliere il miglior algoritmo di apprendimento automatico in grado di prevedere con precisione i prodotti che un cliente probabilmente acquisterà o un film che probabilmente guarderà in base al suo comportamento passato.

Alcuni di questi algoritmi sono:

io. Filtraggio collaborativo

Il filtraggio collaborativo è una tecnica di raccomandazione popolare, che presuppone che gli utenti che condividono preferenze simili molto probabilmente acquisteranno prodotti simili o che i prodotti che condividono caratteristiche simili saranno molto probabilmente acquistati dai clienti.

ii. Filtraggio basato sul contenuto

Questo approccio comporta l'analisi degli attributi dei prodotti, come la marca, la categoria o il prezzo, e la raccomandazione di prodotti che corrispondono alle preferenze di un utente.

iii. Filtraggio ibrido

Il filtraggio ibrido combina il filtraggio collaborativo e le tecniche di filtraggio basate sui contenuti per superare i loro limiti sfruttando i loro punti di forza per fornire consigli più accurati.

6. Formazione del modello

Questo passaggio comporta la divisione dei dati in insiemi di addestramento e test e l'utilizzo dell'algoritmo più appropriato per provare il modello di raccomandazione. Alcuni dei popolari algoritmi di addestramento del sistema di raccomandazione includono:

io. Fattorizzazione di matrici

Questa tecnica prevede i valori mancanti in una matrice sparsa. Nel contesto dei sistemi di raccomandazione, Matrix Factorization prevede le valutazioni dei prodotti che un utente non ha ancora acquistato o valutato.

ii. Apprendimento approfondito

Questa tecnica prevede l'addestramento di reti neurali per apprendere schemi e relazioni complessi nei dati. Nei sistemi di raccomandazione, il deep learning può apprendere i fattori che influenzano le preferenze o il comportamento di un utente.

iii. Estrazione delle regole di associazione

È una tecnica di data mining in grado di scoprire modelli e relazioni tra elementi in un set di dati. Nei sistemi di raccomandazione, Association Rule Mining può identificare gruppi di prodotti che vengono spesso acquistati insieme e consigliare questi prodotti agli utenti.

Questi algoritmi possono essere efficacemente implementati utilizzando librerie come Sorpresa, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.

7. Sintonia iperparametro

Per ottimizzare le prestazioni del sistema di raccomandazione, vengono ottimizzati gli iperparametri, come il tasso di apprendimento, la forza di regolarizzazione e il numero di livelli nascosti in una rete neurale. Questa tecnica prevede il test di diverse combinazioni di iperparametri e la selezione della combinazione che offre le migliori prestazioni.

8. Valutazione del modello

La valutazione del modello è fondamentale per garantire che il sistema di raccomandazione sia accurato ed efficace nel generare raccomandazioni. Le metriche di valutazione come precisione, richiamo e punteggio F1 possono misurare l'accuratezza e l'efficacia del sistema.

9. Implementazione del modello

Una volta che il sistema di raccomandazione è stato sviluppato e valutato, il passaggio finale è implementarlo in un ambiente di produzione e renderlo disponibile ai clienti.

La distribuzione può essere eseguita utilizzando server interni o piattaforme basate su cloud come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud.

Ad esempio, AWS fornisce vari servizi come Amazon S3, Amazon EC2e Apprendimento automatico di Amazon, che può essere utilizzato per distribuire e ridimensionare il sistema di raccomandazioni. Anche la manutenzione e gli aggiornamenti regolari dovrebbero essere eseguiti sulla base dei dati più recenti dei clienti per garantire che il sistema continui a funzionare in modo efficace nel tempo.

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