Generarea globală de date despre clienți crește într-un ritm fără precedent. Companiile folosesc inteligența artificială și învățarea automată pentru a utiliza aceste date în moduri inovatoare. Un sistem de recomandare bazat pe ML poate utiliza datele clienților în mod eficient pentru a personaliza experiența utilizatorului, pentru a crește implicarea și reținerea și, în cele din urmă, pentru a genera vânzări mai mari.

De exemplu, în 2021, Netflix a raportat că sistemul său de recomandare a ajutat la creșterea veniturilor cu 1 miliard de dolari pe an. Amazon 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 folosind 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 utilizatorilor informații relevante (filme, videoclipuri, articole) pe care le-ar putea găsi interesante. 

Aceste sisteme analizează cantități mari de date despre comportamentul, preferințele și interesele din trecut ale utilizatorilor masina de învățare algoritmi precum gruparea, filtrarea colaborativă și rețelele neuronale profunde pentru a genera recomandări personalizate.

Netflix, Amazon și Spotify sunt exemple binecunoscute de sisteme robuste de recomandare. Netflix oferă sugestii personalizate de filme, Amazon sugerează produse bazate pe achizițiile anterioare și istoricul de navigare, iar Spotify oferă liste de redare personalizate și sugestii de melodii bazate pe istoricul de ascultare și preferințe.

Proces pas cu pas pentru a construi un sistem de recomandare folosind învățarea automată

1. Identificarea problemelor și formularea obiectivelor

Primul pas este definirea clară a problemei pe care sistemul de recomandare o va rezolva. De exemplu, dorim să construim un sistem de recomandare asemănător Amazon, care să sugereze produse clienților pe baza achizițiilor lor anterioare și a istoricului de navigare.

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

2. Colectarea și preprocesarea datelor

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

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

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

• ursi panda: Oferă metode pentru manipularea, transformarea și analiza datelor
• NumPy: Oferă calcule numerice puternice pentru matrice și matrice.

3. Analiza datelor exploratorii

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

Iată câteva biblioteci populare Python pentru efectuarea analizei exploratorii a datelor:

• matplotlib: Oferă metode de vizualizare a datelor pentru a crea diferite diagrame, cum ar fi histograme, diagrame de dispersie, diagrame circulare etc.
• SEABORN: Oferă metode pentru a crea vizualizări mai avansate, cum ar fi hărți termice și diagrame perechi.
• Profilarea pandalor: 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 potrivite funcții pentru a vă instrui modelul de învățare automată. Acest pas presupune crearea de noi caracteristici sau transformarea celor existente pentru a le face mai potrivite pentru sistemul de recomandare.

De exemplu, în cadrul datelor despre clienți, caracteristici precum evaluările produselor, frecvența de achiziție și datele demografice ale clienților sunt mai relevante pentru construirea unui sistem de recomandare precis.

Iată câteva biblioteci populare Python pentru realizarea ingineriei caracteristicilor:

• Scikit-învață: Include instrumente pentru selectarea caracteristicilor și extragerea caracteristicilor, cum ar fi Analiza componentelor principale (PCA) și Aglomerarea caracteristicilor.
• Codificatoare de categorie: Oferă metode pentru codificarea variabilelor categoriale, de exemplu, conversia variabilelor categoriale în caracteristici numerice.

5. Selectarea modelului

Scopul selecției modelului este de a alege cel mai bun algoritm de învățare automată care poate prezice cu exactitate produsele pe care un client este probabil să le cumpere sau un film pe care este probabil să îl vizioneze pe baza comportamentului lor din trecut.

Unii dintre acești algoritmi sunt:

i. Filtrare colaborativa

Filtrarea în colaborare este o tehnică populară de recomandare, care presupune că utilizatorii care împărtășesc preferințe similare vor cumpăra cel mai probabil produse similare sau produsele care au caracteristici similare vor fi cel mai probabil cumpărate de clienți.

ii. Filtrare bazată pe conținut

Această abordare implică analizarea atributelor produselor, cum ar fi marca, categoria sau prețul, și recomandarea produselor care se potrivesc preferințelor unui utilizator.

iii. Filtrare hibridă

Filtrarea hibridă combină filtrarea colaborativă și tehnicile de filtrare bazate pe conținut pentru a le depăși limitările, valorificându-le punctele forte pentru a oferi recomandări mai precise.

6. Training model

Acest pas implică împărțirea datelor în seturi de antrenament și testare și utilizarea celui mai potrivit algoritm pentru tren modelul de recomandare. Unii dintre algoritmii populari de formare a sistemului de recomandare includ:

i. Factorizarea matricei

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

ii. Invatare profunda

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

iii. Regulă Asociația Minerit

Este o tehnică de extragere a datelor care poate descoperi modele și relații între elementele dintr-un set de date. În sistemele de recomandare, Association Rule Mining poate identifica grupuri de produse care sunt frecvent achiziționate împreună și poate recomanda aceste produse utilizatorilor.

Acești algoritmi pot fi implementați eficient folosind biblioteci precum Surpriză, Scikit-learn, TensorFlow și PyTorch.

7. Reglajul hiperparametrilor

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

8. Model de evaluare

Evaluarea modelului este esențială pentru a se asigura că sistemul de recomandare este corect și eficient în generarea de recomandări. Valorile de evaluare, cum ar fi precizia, rechemarea și scorul F1 pot măsura acuratețea și eficacitatea sistemului.

9. Implementarea modelului

Odată ce sistemul de recomandare a fost dezvoltat și evaluat, pasul final este de a-l implementa într-un mediu de producție și de a-l pune la dispoziție clienților.

Implementarea se poate face folosind 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 Învățare automată Amazon, care poate fi utilizat pentru implementarea și scalarea sistemului de recomandare. Întreținerea și actualizările regulate ar trebui, de asemenea, efectuate pe baza celor mai recente date despre clienți pentru a se asigura că sistemul continuă să funcționeze eficient în timp.

Pentru mai multe informații despre AI și învățarea automată, explorați uniţi.ai.