การสร้างข้อมูลลูกค้าระดับโลกกำลังเพิ่มขึ้นในอัตราที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน บริษัทต่างๆ กำลังใช้ AI และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อนำข้อมูลนี้ไปใช้ในรูปแบบใหม่ๆ ระบบแนะนำที่ใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสามารถนำข้อมูลลูกค้าไปใช้เพื่อเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ เพิ่มการมีส่วนร่วมและรักษาลูกค้า และสุดท้ายก็เพิ่มยอดขาย

ตัวอย่างเช่น ในปี 2021 Netflix (NFLX ) รายงานว่าระบบแนะนำของพวกเขาได้ช่วยเพิ่มรายได้ถึง 1 พันล้านดอลลาร์ต่อปี Amazon (AMZN ) เป็นอีกหนึ่งบริษัทที่ได้รับประโยชน์จากการให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่ลูกค้า ในปี 2021 Amazon รายงานว่าระบบแนะนำของพวกเขาได้ช่วยเพิ่มยอดขายถึง 35%

ในบทความนี้ เราจะสำรวจระบบแนะนำในรายละเอียดและให้ขั้นตอนในการสร้างระบบแนะนำโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบแนะนำคืออะไร?

ระบบแนะนำเป็นอัลกอริทึมที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแนะนำข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (ภาพยนตร์ วิดีโอ สินค้า) ให้กับผู้ใช้ที่อาจพบว่ามันสนใจ

ระบบเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับพฤติกรรมในอดีต ความชอบ และความสนใจของผู้ใช้โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การจัดกลุ่ม การกรองร่วม และเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างคำแนะนำส่วนบุคคล

Netflix, Amazon และ Spotify เป็นตัวอย่างที่ดีของระบบแนะนำที่มีประสิทธิภาพ Netflix ให้คำแนะนำภาพยนตร์ส่วนบุคคล Amazon แนะนำสินค้าตามประวัติการซื้อและประวัติการท่องเว็บ และ Spotify ให้คำแนะนำเพลงและเพลย์ลิสต์ส่วนบุคคลตามประวัติการฟังและความชอบ

ขั้นตอนในการสร้างระบบแนะนำโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง

1. การระบุปัญหาและการกำหนดเป้าหมาย

ขั้นตอนแรกคือการกำหนดปัญหาที่ระบบแนะนำจะแก้ไขอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น เราต้องการสร้างระบบแนะนำแบบ Amazon ที่แนะนำสินค้าให้กับลูกค้าตามประวัติการซื้อและประวัติการท่องเว็บ

เป้าหมายที่กำหนดไว้อย่างดีจะช่วยในการกำหนดข้อมูลที่จำเป็น การเลือกแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และการประเมินประสิทธิภาพของระบบแนะนำ

2. การเก็บข้อมูลและการประมวลผลข้อมูล

ขั้นตอนต่อไปคือการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมลูกค้า เช่น ประวัติการซื้อ ประวัติการท่องเว็บ การให้คะแนนและคำวิจารณ์ เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เราสามารถใช้ Apache Hadoop และ Apache Spark

หลังจากการเก็บข้อมูล นักวิศวกรข้อมูลจะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ขั้นตอนนี้รวมถึงการทำความสะอาดข้อมูล การลบข้อมูลซ้ำ และการแก้ไขข้อมูลที่หายไป นอกจากนี้ นักวิศวกรข้อมูลจะแปลงข้อมูลนี้ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

ต่อไปนี้คือไลบรารีประมวลผลข้อมูล Python ที่ได้รับความนิยม:

• Pandas: ให้ phương phápสำหรับการจัดการข้อมูล การแปลงและการวิเคราะห์
• NumPy: ให้การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับอาร์เรย์และเมทริกซ์

3. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจช่วยให้เข้าใจการกระจายข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ซึ่งสามารถใช้ในการสร้างคำแนะนำที่ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแสดงให้เห็นว่าสินค้าใดที่ขายดีที่สุดในไตรมาสที่แล้ว หรือสินค้าใดที่ขายดีกับลูกค้าเมื่อซื้อสินค้าเฉพาะอย่าง เช่น ไข่ขายดีกับขนมปังและเนย

ต่อไปนี้คือไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ:

• Matplotlib: ให้ phương phápสำหรับการสร้างกราฟต่างๆ เช่น ฮิสโตแกรม กราฟกระจาย กราฟวงกลม ฯลฯ
• Seaborn: ให้ phương phápสำหรับการสร้างกราฟที่ซับซ้อนกว่า เช่น กราฟความร้อนและกราฟคู่
• Pandas Profiling: สร้างรายงานที่มี統 kêเชิงอธิบายและกราฟสำหรับตัวแปรแต่ละตัวในเซตข้อมูล

4. การสร้างคุณลักษณะ

การสร้างคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมที่สุดในการฝึกแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ขั้นตอนนี้รวมถึงการสร้างคุณลักษณะใหม่หรือการแปลงคุณลักษณะที่มีอยู่ให้เหมาะสมกว่าสำหรับระบบแนะนำ

ตัวอย่างเช่น ในข้อมูลลูกค้า คุณลักษณะ เช่น การให้คะแนน ความถี่ในการซื้อ และข้อมูลประชากรของลูกค้า มีความเกี่ยวข้องมากกว่าสำหรับการสร้างระบบแนะนำที่แม่นยำ

ต่อไปนี้คือไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมสำหรับการสร้างคุณลักษณะ:

• Scikit-learn: รวมถึงเครื่องมือสำหรับการเลือกคุณลักษณะและการสร้างคุณลักษณะ เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และการรวมคุณลักษณะ
• Category Encoders: ให้ phương phápสำหรับการเข้ารหัสตัวแปรประเภท เช่น การแปลงตัวแปรประเภทเป็นคุณลักษณะตัวเลข

5. การเลือกแบบจำลอง

เป้าหมายของการเลือกแบบจำลองคือการเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถคาดเดาสินค้าที่ลูกค้าอาจซื้อหรือภาพยนตร์ที่ลูกค้าอาจดูได้อย่างแม่นยำ

อัลกอริทึมเหล่านี้รวมถึง:

i. การกรองร่วม

การกรองร่วมเป็นเทคนิคแนะนำที่ได้รับความนิยม ซึ่งสมมติว่าผู้ใช้ที่มีความชอบที่คล้ายกันจะซื้อสินค้าที่คล้ายกัน หรือสินค้าที่มีคุณลักษณะที่คล้ายกันจะถูกซื้อโดยลูกค้า

ii. การกรองตามเนื้อหา

แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คุณลักษณะของสินค้า เช่น ยี่ห้อ ประเภท หรือราคา และการแนะนำสินค้าที่ตรงกับความชอบของผู้ใช้

iii. การกรองแบบผสม

การกรองแบบผสมรวมการกรองร่วมและการกรองตามเนื้อหาเพื่อเอาชนะข้อจำกัดของทั้งสองวิธีโดยใช้ความแข็งแกร่งของทั้งสองวิธีเพื่อให้คำแนะนำที่แม่นยำกว่า

6. การฝึกแบบจำลอง

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นเซตการฝึกและเซตทดสอบ และการใช้อัลกอริทึมที่เหมาะสมที่สุดในการฝึกแบบจำลองแนะนำ ต่อไปนี้คืออัลกอริทึมฝึกแบบจำลองที่ได้รับความนิยม:

i. การแยกตัวประกอบเมทริกซ์

เทคนิคนี้คาดเดาค่าขาดในเมทริกซ์ที่มีข้อมูลไม่สมบูรณ์ ในบริบทของระบบแนะนำ การแยกตัวประกอบเมทริกซ์คาดเดาคะแนนของสินค้าที่ลูกค้าไม่ได้ซื้อหรือให้คะแนน

ii. การเรียนรู้ลึก

เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล ในระบบแนะนำ การเรียนรู้ลึกสามารถเรียนรู้ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความชอบหรือพฤติกรรมของผู้ใช้

iii. การทำเหมืองกฎสัมพันธ์

เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่สามารถค้นหาปัจจัยและความสัมพันธ์ระหว่างสินค้าในเซตข้อมูล ในระบบแนะนำ การทำเหมืองกฎสัมพันธ์สามารถระบุกลุ่มสินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ และแนะนำสินค้าเหล่านี้ให้กับผู้ใช้

อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ไลบรารี เช่น Surprise, Scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch

7. การปรับพารามิเตอร์

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบแนะนำ พารามิเตอร์ เช่น อัตราการเรียนรู้ ความเข้มของการปรับปกติ และจำนวนเลเยอร์หลบในเครือข่ายประสาทเทียมจะถูกปรับเทียบ นี่เกี่ยวข้องกับการทดสอบชุดค่าผสมต่างๆ ของพารามิเตอร์และเลือกชุดค่าที่ให้ผลการทำงานที่ดีที่สุด

8. การประเมินแบบจำลอง

การประเมินแบบจำลองเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าระบบแนะนำมีความแม่นยำและประสิทธิภาพในการสร้างคำแนะนำ เมตริกการประเมิน เช่น ความแม่นยำ ความถูกต้อง และคะแนน F1 สามารถวัดความแม่นยำและประสิทธิภาพของระบบ

9. การติดตั้งแบบจำลอง

หลังจากที่ระบบแนะนำถูกพัฒนาและประเมินแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายคือการติดตั้งในสภาพแวดล้อมการผลิตและทำให้ระบบพร้อมใช้งานสำหรับลูกค้า

การติดตั้งสามารถทำได้โดยใช้เซิร์ฟเวอร์ในองค์กรหรือแพลตฟอร์มบนคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure และ Google Cloud

ตัวอย่างเช่น AWS ให้บริการต่างๆ เช่น Amazon S3, Amazon EC2 และ Amazon Machine Learning ซึ่งสามารถใช้ในการติดตั้งและปรับขนาดระบบแนะนำ การบำรุงรักษาและอัปเดตอย่างสม่ำเสมอควรทำตามข้อมูลลูกค้าล่าสุดเพื่อให้แน่ใจว่าระบบยังคงทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เยี่ยมชม unite.ai