Globālā klientu datu ģenerēšana pieaug nepieredzētā ātrumā. Uzņēmumi izmanto AI un mašīnmācīšanos, lai izmantotu šos datus novatoriskā veidā. Ar ML darbināma ieteikumu sistēma var efektīvi izmantot klientu datus, lai personalizētu lietotāja pieredzi, palielinātu iesaisti un noturēšanu un galu galā palielinātu pārdošanas apjomu.

Piemēram, 2021. Netflix ziņoja, ka tā ieteikumu sistēma palīdzēja palielināt ieņēmumus par 1 miljardu ASV dolāru gadā. Amazon ir vēl viens uzņēmums, kas gūst labumu no personalizētu ieteikumu sniegšanas saviem klientiem. 2021. gadā Amazone ziņoja, ka tā ieteikumu sistēma palīdzēja palielināt pārdošanas apjomu par 35%.

Šajā rakstā mēs detalizēti izpētīsim ieteikumu sistēmas un sniegsim soli pa solim ieteikumu sistēmas izveides procesu, izmantojot mašīnmācīšanos.

Kas ir ieteikumu sistēma?

Ieteikumu sistēma ir algoritms, kas izmanto datu analīzi un mašīnmācīšanās metodes, lai ieteiktu lietotājiem atbilstošu informāciju (filmas, videoklipus, vienumus), kas viņiem varētu šķist interesanta. 

Šīs sistēmas analizē lielu datu apjomu par lietotāju iepriekšējo uzvedību, preferencēm un interesēm mašīna mācīšanās algoritmus, piemēram, klasterizāciju, sadarbības filtrēšanu un dziļus neironu tīklus, lai radītu personalizētus ieteikumus.

Netflix, Amazon un Spotify ir labi zināmi spēcīgu ieteikumu sistēmu piemēri. Netflix piedāvā personalizētus filmu ieteikumus, Amazon iesaka produktus, pamatojoties uz iepriekšējiem pirkumiem un pārlūkošanas vēsturi, un Spotify nodrošina personalizētus atskaņošanas sarakstus un dziesmu ieteikumus, pamatojoties uz klausīšanās vēsturi un preferencēm.

Soli pa solim process, lai izveidotu ieteikumu sistēmu, izmantojot mašīnmācīšanos

1. Problēmas noteikšana un mērķu formulēšana

Pirmais solis ir skaidri definēt problēmu, ko ieteikumu sistēma atrisinās. Piemēram, mēs vēlamies izveidot Amazon līdzīgu ieteikumu sistēmu, kas klientiem iesaka produktus, pamatojoties uz viņu iepriekšējiem pirkumiem un pārlūkošanas vēsturi.

Precīzi definēts mērķis palīdz noteikt nepieciešamos datus, izvēlēties piemērotus mašīnmācības modeļus un novērtēt ieteikumu sistēmas veiktspēju.

2. Datu vākšana un pirmapstrāde

Nākamais solis ir apkopot datus par klientu uzvedību, piemēram, par viņu iepriekšējiem pirkumiem, pārlūkošanas vēsturi, atsauksmēm un vērtējumiem. Lai apstrādātu lielu biznesa datu apjomu, mēs varam izmantot Apache Hadoop un Apache Spark.

Pēc datu vākšanas datu inženieri šos datus iepriekš apstrādā un analizē. Šī darbība ietver datu tīrīšanu, dublikātu noņemšanu un trūkstošo vērtību apstrādi. Arī datu inženieri pārveido šos datus formātā, kas piemērots mašīnmācīšanās algoritmiem.

Šeit ir dažas populāras Python bāzes datu pirmapstrādes bibliotēkas:

• Pandas: nodrošina datu manipulācijas, pārveidošanas un analīzes metodes
• nejutīgs: nodrošina jaudīgus skaitliskus aprēķinus masīviem un matricām.

3. Izpētes datu analīze

Izpētes datu analīze (EDA) palīdz izprast datu sadalījumu un attiecības starp mainīgajiem, ko var izmantot labāku ieteikumu ģenerēšanai.

Piemēram, varat vizualizēt, kuras preces pēdējā ceturksnī pārdotas visvairāk. Vai arī kuras preces tiek pārdotas vairāk, kad klienti iegādājas konkrētu preci, piemēram, olas tiek pārdotas vairāk ar maizi un sviestu.

Šeit ir dažas populāras Python bibliotēkas izpētes datu analīzes veikšanai:

• matplotlib: nodrošina datu vizualizācijas metodes, lai izveidotu dažādus diagrammas, piemēram, histogrammas, izkliedes diagrammas, sektoru diagrammas utt.
• Jūras rags: nodrošina metodes, lai izveidotu uzlabotas vizualizācijas, piemēram, siltuma kartes un pāru diagrammas.
• Pandas profilēšana: ģenerē pārskatu ar aprakstošu statistiku un vizualizācijām katram datu kopas mainīgajam.

4. Funkciju inženierija

Funkciju izstrāde ietver vispiemērotāko funkciju atlasi, lai apmācītu jūsu mašīnmācīšanās modeli. Šis solis ietver jaunu līdzekļu izveidi vai esošo pārveidošanu, lai tie būtu piemērotāki ieteikumu sistēmai.

Piemēram, klientu datos tādas funkcijas kā produktu vērtējumi, pirkumu biežums un klientu demogrāfiskie dati ir svarīgāki, lai izveidotu precīzu ieteikumu sistēmu.

Šeit ir dažas populāras Python bibliotēkas funkciju inženierijas veikšanai:

• Scikit-mācīties: ietver rīkus objektu atlasei un izvilkšanai, piemēram, galveno komponentu analīzi (PCA) un funkciju aglomerāciju.
• Kategoriju kodētāji: nodrošina metodes kategorisko mainīgo kodēšanai, ti, kategorisko mainīgo pārveidošanai skaitliskās pazīmēs.

5. Modeļa izvēle

Modeļu atlases mērķis ir izvēlēties labāko mašīnmācīšanās algoritmu, kas var precīzi paredzēt produktus, ko klients, visticamāk, iegādāsies, vai filmu, ko viņš, iespējams, noskatīsies, pamatojoties uz savu iepriekšējo uzvedību.

Daži no šiem algoritmiem ir:

i. Sadarbības filtrēšana

Sadarbības filtrēšana ir populārs ieteikumu paņēmiens, kas paredz, ka lietotāji, kuriem ir līdzīgas preferences, visticamāk, iegādāsies līdzīgus produktus, vai arī produktus, kuriem ir līdzīgas funkcijas, klienti, visticamāk, iegādāsies.

ii. Satura filtrēšana

Šī pieeja ietver produktu atribūtu, piemēram, zīmola, kategorijas vai cenas, analīzi un tādu produktu ieteikšanu, kas atbilst lietotāja vēlmēm.

iii. Hibrīda filtrēšana

Hibrīda filtrēšana apvieno sadarbības filtrēšanu un uz saturu balstītas filtrēšanas metodes, lai pārvarētu to ierobežojumus, izmantojot to stiprās puses, lai sniegtu precīzākus ieteikumus.

6. Modeļu apmācība

Šis solis ietver datu sadalīšanu apmācības un testēšanas kopās un vispiemērotākā algoritma izmantošanu vilciens ieteikuma modelis. Daži no populārajiem ieteikumu sistēmu apmācības algoritmiem ietver:

i. Matricas faktorizēšana

Šis paņēmiens paredz trūkstošās vērtības retā matricā. Ieteikumu sistēmu kontekstā Matrix Factorization prognozē to produktu vērtējumus, kurus lietotājs vēl nav iegādājies vai novērtējis.

ii. Dziļa mācīšanās

Šī metode ietver neironu tīklu apmācību, lai apgūtu sarežģītus datu modeļus un attiecības. Ieteikumu sistēmās dziļā mācīšanās var uzzināt faktorus, kas ietekmē lietotāja izvēli vai uzvedību.

iii. Asociācijas noteikumu ieguve

Tā ir datu ieguves tehnika, kas var atklāt modeļus un attiecības starp vienumiem datu kopā. Ieteikumu sistēmās Association Rule Mining var identificēt produktu grupas, kuras bieži tiek iegādātas kopā, un ieteikt šos produktus lietotājiem.

Šos algoritmus var efektīvi ieviest, izmantojot tādas bibliotēkas kā Pārsteigums, Scikit-learn, TensorFlow un PyTorch.

7. Hiperparametru regulēšana

Lai optimizētu ieteikuma sistēmas veiktspēju, tiek noregulēti hiperparametri, piemēram, mācīšanās ātrums, regularizācijas stiprums un slēpto slāņu skaits neironu tīklā. Šis paņēmiens ietver dažādu hiperparametru kombināciju pārbaudi un tādas kombinācijas izvēli, kas nodrošina vislabāko veiktspēju.

8. Modeļa novērtējums

Modeļa novērtēšana ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu, ka ieteikumu sistēma ir precīza un efektīva ieteikumu ģenerēšanā. Novērtēšanas metrika, piemēram, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts, var izmērīt sistēmas precizitāti un efektivitāti.

9. Modeļa izvietošana

Kad ieteikumu sistēma ir izstrādāta un novērtēta, pēdējais solis ir tās izvietošana ražošanas vidē un pieejamība klientiem.

Izvietošanu var veikt, izmantojot iekšējos serverus vai mākoņa platformas, piemēram, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure un Google Cloud.

Piemēram, AWS sniedz dažādus pakalpojumus, piemēram Amazon S3, Amazon EC2, un Amazon mašīnmācīšanās, ko var izmantot ieteikumu sistēmas izvietošanai un mērogošanai. Regulāra apkope un atjaunināšana jāveic arī, pamatojoties uz jaunākajiem klientu datiem, lai nodrošinātu sistēmas efektīvu darbību laika gaitā.

Lai iegūtu plašāku ieskatu par AI un mašīnmācīšanos, izpētiet apvienoties.ai.