Generarea datelor clienților la nivel global crește cu o rată fără precedent. Companiile utilizează inteligența artificială și învățarea automată pentru a folosi aceste date în moduri inovatoare. Un sistem de recomandare bazat pe învățarea automată poate utiliza eficient datele clienților pentru a personaliza experiența utilizatorului, a crește implicarea și retenția și, în final, a stimula vânzările.

De exemplu, în 2021, Netflix (NFLX ) a raportat că sistemul său de recomandare a ajutat la creșterea veniturilor cu 1 miliard de dolari pe an. Amazon (AMZN ) este o altă companie care beneficiază de oferirea de recomandări personalizate clienților săi. În 2021, Amazon a raportat că sistemul său de recomandare a ajutat la creșterea vânzărilor cu 35%.

În acest articol, vom explora sistemele de recomandare în detaliu și vom oferi un proces pas cu pas pentru construirea unui sistem de recomandare utilizând învățarea automată.

Ce este un sistem de recomandare?

Un sistem de recomandare este un algoritm care utilizează analiza datelor și tehnici de învățare automată pentru a sugera informații relevante (filme, videoclipuri, articole) utilizatorilor care le pot fi de interes.

Aceste sisteme analizează cantități mari de date despre comportamentul trecut, preferințele și interesele utilizatorilor, utilizând algoritmi de învățare automată, cum ar fi clustering, filtrare colaborativă și rețele neuronale profunde, pentru a genera recomandări personalizate.

Netflix, Amazon și Spotify sunt exemple cunoscute de sisteme de recomandare robuste. Netflix oferă sugestii personalizate de filme, Amazon sugerează produse pe baza achizițiilor și istoricului de navigare, iar Spotify oferă liste de redare și sugestii de melodii pe baza istoricului de ascultare și preferințelor.

Proces pas cu pas pentru construirea unui sistem de recomandare utilizând învățarea automată

1. Identificarea problemei și formularea obiectivului

Primul pas este să definiți clar problema pe care sistemul de recomandare o va rezolva. De exemplu, dorim să construim un sistem de recomandare similar cu cel al Amazon, care sugerează produse clienților pe baza achizițiilor și istoricului de navigare.

Un obiectiv bine definit ajută la determinarea datelor necesare, selectarea modelelor de învățare automată adecvate și evaluarea performanței sistemului de recomandare.

2. Colectarea și prelucrarea datelor

Următorul pas este să colectați date despre comportamentul clienților, cum ar fi achizițiile, istoricul de navigare, recenziile și evaluările. Pentru a prelucra cantități mari de date de afaceri, putem utiliza Apache Hadoop și Apache Spark.

După colectarea datelor, inginerii de date le prelucrează și le analizează. Acest pas implică curățarea datelor, eliminarea duplicatelor și gestionarea valorilor lipsă. De asemenea, inginerii de date transformă aceste date într-un format adecvat pentru algoritmii de învățare automată.

Iată câteva biblioteci populare de prelucrare a datelor bazate pe Python:

• Pandas: oferă metode pentru manipularea, transformarea și analiza datelor
• NumPy: oferă calcule numerice puternice pentru matrici și tablouri.

3. Analiza exploratorie a datelor

Analiza exploratorie a datelor (EDA) ajută la înțelegerea distribuției datelor și a relațiilor dintre variabile, care pot fi utilizate pentru a genera recomandări mai bune.

De exemplu, puteți vizualiza care articole sunt vândute cel mai mult în ultimul trimestru. Sau care articole sunt vândute mai mult atunci când clienții cumpără un anumit articol, cum ar fi ouăle care sunt vândute mai mult cu pâine și unt.

Iată câteva biblioteci populare de analiza exploratorie a datelor bazate pe Python:

• Matplotlib: oferă metode de vizualizare a datelor pentru a crea diferite tipuri de grafice, cum ar fi histograma, grafice de dispersie, diagrame circulare, etc.
• Seaborn: oferă metode pentru a crea vizualizări mai avansate, cum ar fi hărți de căldură și grafice de pereche.
• Pandas Profiling: generează un raport cu statistici descriptive și vizualizări pentru fiecare variabilă dintr-un set de date.

4. Ingineria caracteristicilor

Ingineria caracteristicilor implică selectarea celor mai bune caracteristici pentru a antrena modelul de învățare automată. Acest pas implică crearea de noi caracteristici sau transformarea celor existente pentru a le face mai potrivite pentru sistemul de recomandare.

De exemplu, în cadrul datelor clienților, caracteristici cum ar fi evaluările produselor, frecvența achizițiilor și demografia clienților sunt mai relevante pentru construirea unui sistem de recomandare precis.

Iată câteva biblioteci populare de inginerie a caracteristicilor bazate pe Python:

• Scikit-learn: include unelte pentru selectarea și extragerea caracteristicilor, cum ar fi analiza componentelor principale (PCA) și aglomerarea caracteristicilor.
• Category Encoders: oferă metode pentru codificarea variabilelor categorice, adică transformarea variabilelor categorice în caracteristici numerice.

5. Selectarea modelului

Scopul selectării modelului este să alegeți cel mai bun algoritm de învățare automată care poate prezice cu acuratețe produsele pe care un client le va cumpăra sau un film pe care îl va urmări, pe baza comportamentului său trecut.

Unele dintre aceste algoritmi sunt:

i. Filtrarea colaborativă

Filtrarea colaborativă este o tehnică populară de recomandare, care presupune că utilizatorii care împărtășesc preferințe similare vor cumpăra probabil produse similare, sau produse care împărtășesc caracteristici similare vor fi cumpărate de clienți.

ii. Filtrarea bazată pe conținut

Acestă abordare implică analiza atributelor produselor, cum ar fi marca, categoria sau prețul, și recomandarea produselor care se potrivesc preferințelor utilizatorului.

iii. Filtrarea hibridă

Filtrarea hibridă combină tehnici de filtrare colaborativă și filtrare bazată pe conținut pentru a depăși limitările lor, prin exploatarea punctelor forte ale fiecăruia pentru a oferi recomandări mai precise.

6. Antrenarea modelului

Acest pas implică împărțirea datelor în seturi de antrenare și testare și utilizarea algoritmului cel mai adecvat pentru a antrena modelul de recomandare. Unele dintre algoritmii populari de antrenare a sistemelor de recomandare includ:

i. Factorizarea matricelor

Această tehnică prezice valorile lipsă într-o matrice rară. În contextul sistemelor de recomandare, factorizarea matricelor prezice evaluările produselor pe care un utilizator nu le-a evaluat sau cumpărat încă.

ii. Învățarea profundă

Această tehnică implică antrenarea rețelelor neuronale pentru a învăța modele complexe și relații în date. În sistemele de recomandare, învățarea profundă poate învăța factorii care influențează preferința sau comportamentul unui utilizator.

iii. Mineritul regulilor de asociere

Acesta este o tehnică de minerit de date care poate descoperi modele și relații între articole într-un set de date. În sistemele de recomandare, mineritul regulilor de asociere poate identifica grupuri de produse care sunt adesea cumpărate împreună și le poate recomanda utilizatorilor.

Aceste algoritmi pot fi implementați eficient utilizând biblioteci precum Surprise, Scikit-learn, TensorFlow și PyTorch.

7. Reglarea hiperparametrilor

Pentru a optimiza performanța sistemului de recomandare, hiperparametrii, cum ar fi rata de învățare, puterea de regularizare și numărul de straturi ascunse într-o rețea neuronală, sunt reglați. Această tehnică implică testarea diferitelor combinații de hiperparametri și selectarea combinației care oferă cea mai bună performanță.

8. Evaluarea modelului

Evaluarea modelului este critică pentru a asigura că sistemul de recomandare este precis și eficient în generarea de recomandări. Metrice de evaluare, cum ar fi precizia, rechemarea și scorul F1, pot măsura acuratețea și eficiența sistemului.

9. Implementarea modelului

Odată ce sistemul de recomandare a fost dezvoltat și evaluat, ultimul pas este să îl implementați într-un mediu de producție și să îl faceți disponibil clienților.

Implementarea poate fi realizată utilizând servere interne sau platforme bazate pe cloud, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure și Google Cloud.

De exemplu, AWS oferă diverse servicii, cum ar fi Amazon S3, Amazon EC2 și Amazon Machine Learning, care pot fi utilizate pentru a implementa și scala sistemul de recomandare. De asemenea, ar trebui efectuate întreținerea și actualizările regulate pe baza celor mai recente date ale clienților pentru a asigura că sistemul continuă să funcționeze eficient în timp.

Pentru mai multe informații despre inteligența artificială și învățarea automată, explorați unite.ai.