A geração global de dados de clientes está aumentando a um ritmo sem precedentes. As empresas estão aproveitando a IA e o aprendizado de máquina para utilizar esses dados de maneiras inovadoras. Um sistema de recomendação baseado em ML pode utilizar os dados do cliente de forma eficaz para personalizar a experiência do usuário, aumentar o envolvimento e a retenção e, eventualmente, gerar maiores vendas.

Por exemplo, em 2021, Netflix relatou que seu sistema de recomendação ajudou a aumentar a receita em US$ 1 bilhão por ano. A Amazon é outra empresa que se beneficia ao fornecer recomendações personalizadas a seus clientes. Em 2021, Amazon relatou que seu sistema de recomendação ajudou a aumentar as vendas em 35%.

Neste artigo, exploraremos os sistemas de recomendação em detalhes e forneceremos um processo passo a passo para criar um sistema de recomendação usando aprendizado de máquina.

O que é um Sistema de Recomendação?

Um sistema de recomendação é um algoritmo que usa análise de dados e técnicas de aprendizado de máquina para sugerir informações relevantes (filmes, vídeos, itens) aos usuários que eles possam achar interessantes. 

Esses sistemas analisam grandes quantidades de dados sobre comportamento, preferências e interesses anteriores dos usuários usando aprendizado de máquina algoritmos como agrupamento, filtragem colaborativa e redes neurais profundas para gerar recomendações personalizadas.

Netflix, Amazon e Spotify são exemplos bem conhecidos de sistemas de recomendação robustos. A Netflix oferece sugestões personalizadas de filmes, a Amazon sugere produtos com base em compras anteriores e histórico de navegação, e o Spotify fornece listas de reprodução personalizadas e sugestões de músicas com base no histórico de audição e nas preferências.

Processo passo a passo para criar um sistema de recomendação usando aprendizado de máquina

1. Identificação do problema e formulação de metas

O primeiro passo é definir claramente o problema que o sistema de recomendação irá resolver. Por exemplo, queremos construir um sistema de recomendação semelhante ao da Amazon que sugira produtos aos clientes com base em suas compras anteriores e histórico de navegação.

Uma meta bem definida ajuda a determinar os dados necessários, selecionar os modelos de aprendizado de máquina apropriados e avaliar o desempenho do sistema de recomendação.

2. Coleta e pré-processamento de dados

A próxima etapa é coletar dados sobre o comportamento do cliente, como compras anteriores, histórico de navegação, avaliações e avaliações. Para processar grandes quantidades de dados de negócios, podemos usar Apache Hadoop e Apache Spark.

Após a coleta de dados, os engenheiros de dados pré-processam e analisam esses dados. Esta etapa envolve a limpeza dos dados, remoção de duplicatas e manipulação de valores ausentes. Além disso, os engenheiros de dados transformam esses dados em um formato adequado para algoritmos de aprendizado de máquina.

Aqui estão algumas bibliotecas populares de pré-processamento de dados baseadas em Python:

• Pandas: fornece métodos para manipulação, transformação e análise de dados
• NumPy: Fornece cálculos numéricos poderosos para arrays e matrizes.

3. Análise Exploratória de Dados

A Análise Exploratória de Dados (EDA) ajuda a entender a distribuição de dados e as relações entre variáveis ​​que podem ser usadas para gerar melhores recomendações.

Por exemplo, você pode visualizar quais itens foram mais vendidos no último trimestre. Ou quais itens são mais vendidos quando os clientes compram um item específico, como ovos são mais vendidos com pão e manteiga.

Aqui estão algumas bibliotecas Python populares para realizar análises exploratórias de dados:

• matplotlib: fornece métodos de visualização de dados para criar gráficos diferentes, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de pizza, etc.
• marinho: fornece métodos para criar visualizações mais avançadas, como mapas de calor e gráficos de pares.
• Perfil de Pandas: Gera um relatório com estatísticas descritivas e visualizações para cada variável em um conjunto de dados.

4. Engenharia de recursos

A engenharia de recursos envolve a seleção dos recursos mais adequados para treinar seu modelo de aprendizado de máquina. Esta etapa envolve a criação de novas funcionalidades ou a transformação das existentes para torná-las mais adequadas ao sistema de recomendação.

Por exemplo, nos dados do cliente, recursos como classificações de produtos, frequência de compra e dados demográficos do cliente são mais relevantes para a construção de um sistema de recomendação preciso.

Aqui estão algumas bibliotecas Python populares para executar a engenharia de recursos:

• Scikit-learn: Inclui ferramentas para seleção e extração de recursos, como Análise de Componente Principal (PCA) e Aglomeração de Recursos.
• Codificadores de categoria: fornece métodos para codificar variáveis ​​categóricas, ou seja, converter variáveis ​​categóricas em recursos numéricos.

5. Seleção do Modelo

O objetivo da seleção do modelo é escolher o melhor algoritmo de aprendizado de máquina que pode prever com precisão os produtos que um cliente provavelmente comprará ou um filme que provavelmente assistirá com base em seu comportamento anterior.

Alguns desses algoritmos são:

eu. Filtragem colaborativa

A filtragem colaborativa é uma técnica de recomendação popular, que assume que os usuários que compartilham preferências semelhantes provavelmente comprarão produtos semelhantes, ou produtos que compartilham recursos semelhantes provavelmente serão comprados pelos clientes.

ii. Filtragem Baseada em Conteúdo

Essa abordagem envolve a análise dos atributos dos produtos, como marca, categoria ou preço, e a recomendação de produtos que correspondam às preferências do usuário.

iii. Filtragem Híbrida

A filtragem híbrida combina filtragem colaborativa e técnicas de filtragem baseadas em conteúdo para superar suas limitações, aproveitando seus pontos fortes para fornecer recomendações mais precisas.

6. Treinamento Modelo

Esta etapa envolve dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste e usar o algoritmo mais apropriado para trem o modelo de recomendação. Alguns dos algoritmos populares de treinamento do sistema de recomendação incluem:

eu. Fatoração de Matrizes

Essa técnica prevê valores ausentes em uma matriz esparsa. No contexto dos sistemas de recomendação, Matrix Factorization prevê as classificações de produtos que um usuário ainda não comprou ou avaliou.

ii. Aprendizado Profundo

Essa técnica envolve o treinamento de redes neurais para aprender padrões e relacionamentos complexos nos dados. Em sistemas de recomendação, o aprendizado profundo pode aprender os fatores que influenciam a preferência ou o comportamento de um usuário.

iii. Mineração de regra de associação

É uma técnica de mineração de dados que pode descobrir padrões e relacionamentos entre itens em um conjunto de dados. Em sistemas de recomendação, o Association Rule Mining pode identificar grupos de produtos que são frequentemente comprados juntos e recomendar esses produtos aos usuários.

Esses algoritmos podem ser efetivamente implementados usando bibliotecas como Surpresa, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.

7. Ajuste de hiperparâmetros

Para otimizar o desempenho do sistema de recomendação, hiperparâmetros, como taxa de aprendizado, força de regularização e número de camadas ocultas em uma rede neural, são ajustados. Essa técnica envolve testar diferentes combinações de hiperparâmetros e selecionar a combinação que oferece o melhor desempenho.

8. Avaliação do Modelo

A avaliação do modelo é fundamental para garantir que o sistema de recomendação seja preciso e eficaz na geração de recomendações. Métricas de avaliação, como precisão, recall e pontuação F1, podem medir a precisão e a eficácia do sistema.

9. Implantação do Modelo

Uma vez que o sistema de recomendação foi desenvolvido e avaliado, a etapa final é implantá-lo em um ambiente de produção e disponibilizá-lo aos clientes.

A implantação pode ser feita usando servidores internos ou plataformas baseadas em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud.

Por exemplo, a AWS fornece vários serviços, como Amazon S3, Amazon EC2 e Aprendizado de máquina da Amazon, que pode ser usado para implantar e dimensionar o sistema de recomendação. A manutenção regular e as atualizações também devem ser realizadas com base nos dados mais recentes do cliente para garantir que o sistema continue a funcionar de forma eficaz ao longo do tempo.

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