Küresel müşteri veri üretimi withoutprecedent bir hızla artıyor. Şirketler, bu verileri yenilikçi şekillerde kullanmak için AI ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanıyor. Makine öğrenimi tabanlı bir öneri sistemi, müşteri verilerini etkili bir şekilde kullanarak kullanıcı deneyimini kişiselleştirebilir, katılımı ve tutundurmayı artırabilir ve sonunda daha büyük satışlar elde edebilir.

Örneğin, 2021 yılında Netflix (NFLX ), öneri sisteminin yıllık geliri 1 milyar dolar artırdığını bildirdi. Amazon (AMZN ) da kişiselleştirilmiş öneriler sunarak müşterilerine fayda sağlayan başka bir şirket. 2021 yılında Amazon, öneri sisteminin satışları %35 artırdığını bildirdi.

Bu makalede, öneri sistemlerini ayrıntılı olarak inceleyecek ve makine öğrenimi kullanarak bir öneri sistemi oluşturmak için adım adım bir süreç sunacağız.

Öneri Sistemi Nedir?

Öneri sistemi, veri analizi ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak kullanıcıların ilgisini çekebilecek ilgili bilgileri (filmler, videolar, ürünler) öneren bir algoritmadır.

Bu sistemler, kullanıcıların geçmiş davranışları, tercihleri ve ilgi alanları hakkında büyük miktarda veri analiz ederek makine öğrenimi algoritmaları gibi kümeleme, işbirlikçi filtreleme ve derin sinir ağları kullanarak kişiselleştirilmiş öneriler oluşturur.

Netflix, Amazon ve Spotify, güçlü öneri sistemleri olan well-known örnekler. Netflix, kişiselleştirilmiş film önerileri sunar, Amazon, geçmiş alışveriş ve gezinme geçmişine dayalı olarak ürün önerileri sunar ve Spotify, dinleme geçmişine ve tercihlerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş çalma listeleri ve şarkı önerileri sunar.

Makine Öğrenimi Kullanarak Öneri Sistemi Oluşturma Adımları

1. Problem Tanımlama ve Hedef Belirleme

İlk adım, öneri sisteminin çözeceği problemi net bir şekilde tanımlamaktır. Örneğin, Amazon benzeri bir öneri sistemi oluşturmak istiyoruz ve müşterilere geçmiş alışveriş ve gezinme geçmişine dayalı olarak ürün önerileri sunmak istiyoruz.

İyi tanımlanmış bir hedef, gerekli verilerin belirlenmesine, uygun makine öğrenimi modellerinin seçilmesine ve öneri sisteminin performansının değerlendirilmesine yardımcı olur.

2. Veri Toplama ve Ön İşleme

Sonraki adım, müşteri davranışları hakkında veri toplamak, Örneğin, geçmiş alışveriş, gezinme geçmişi, incelemeler ve puanlar. Büyük miktarda iş verilerini işlemek için Apache Hadoop ve Apache Spark kullanabiliriz.

Veri toplandıktan sonra, veri mühendisleri bu verileri ön işler ve analiz eder. Bu adım, verilerin temizlenmesi, yinelenenlerin kaldırılması ve eksik değerlerin işlenmesini içerir. Ayrıca, veri mühendisleri bu verileri makine öğrenimi algoritmaları için uygun bir formata dönüştürür.

Aşağıda, bazı popüler Python tabanlı veri ön işleme kütüphaneleri bulunmaktadır:

• Pandas: Veri manipülasyonu, dönüşüm ve analiz için yöntemler sağlar
• NumPy: Diziler ve matrisler için güçlü sayısal hesaplamalar sağlar.

3. Keşifçi Veri Analizi

Keşifçi Veri Analizi (EDA), verilerin dağılımını ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için kullanılır ve daha iyi öneriler oluşturmak için kullanılabilir.

Örneğin, son çeyrekte en çok satılan ürünlerin hangi ürünleri olduğunu görselleştirebilirsiniz. Veya müşterilerin belirli bir ürünü satın aldıklarında hangi ürünlerin daha çok satıldığını görebilirsiniz, Örneğin, ekmek ve tereyağı ile birlikte daha çok satılan ürünler.

Aşağıda, bazı popüler Python kütüphaneleri, keşifçi veri analizi için bulunmaktadır:

• Matplotlib: Farklı grafik türleri oluşturmak için yöntemler sağlar, Örneğin, histogramlar, saçaklı grafikler, pasta grafikleri, vb.
• Seaborn: Daha gelişmiş görselleştirmeler oluşturmak için yöntemler sağlar, Örneğin, ısı haritaları ve çift grafikler.
• Pandas Profiling: Veri setindeki her değişken için açıklamalı istatistikler ve görselleştirmeler ile bir rapor oluşturur.

4. Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, makine öğrenimi modelinizi eğitmek için en uygun özellikleri seçmekle ilgilidir. Bu adım, yeni özellikleri oluşturmayı veya mevcut özellikleri daha uygun hale getirmeyi içerir.

Örneğin, müşteri verisi içinde, ürün puanları, satın alma sıklığı ve müşteri demografisi gibi özellikleri, öneri sisteminin doğruluğunu artırmak için daha ilgili olabilir.

Aşağıda, bazı popüler Python kütüphaneleri, özellik mühendisliği için bulunmaktadır:

• Scikit-learn: Özellik seçimi ve özellik çıkarma için araçlar sağlar, Örneğin, Başlıca Bileşen Analizi (PCA) ve Özellik Birleştirme.
• Category Encoders: Kategorik değişkenleri sayısal özelliklere dönüştürmek için yöntemler sağlar.

5. Model Seçimi

Model seçimi, müşteri davranışına dayalı olarak satın alınabilecek veya izlenebilecek ürünleri veya filmleri doğru bir şekilde tahmin edebilecek en iyi makine öğrenimi algoritmasını seçmekle ilgilidir.

Bu algoritmaların bazıları:

i. İşbirlikçi Filtreleme

İşbirlikçi filtreleme, bir öneri tekniğidir ve benzer tercihleri paylaşan kullanıcıların benzer ürünleri satın alacağı veya benzer özelliklere sahip ürünlerin müşteriler tarafından satın alınacağı varsayımı üzerine kuruludur.

ii. İçerik Tabanlı Filtreleme

Bu yaklaşım, ürünlerin özelliklerini analiz etmeyi içerir, Örneğin, marka, kategori veya fiyat ve kullanıcı tercihlerine uyan ürünleri önerir.

iii. Hibrit Filtreleme

Hibrit filtreleme, işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme tekniklerini birleştirir ve sınırlamalarını aşmak için güçlerini kullanır ve daha doğru öneriler sunar.

6. Model Eğitimi

Bu adım, verilerin eğitim ve test kümelerine bölünmesi ve en uygun algoritmanın kullanılmasıyla öneri modelinin eğitilmesini içerir. Bazı popüler öneri sistemi eğitim algoritmaları:

i. Matris Faktörleştirme

Bu teknik, seyrek bir matristeki eksik değerleri öngörür. Öneri sistemleri bağlamında, Matris Faktörleştirme, müşterinin henüz satın almadığı veya puanlamadığı ürünlerin puanlarını öngörür.

ii. Derin Öğrenme

Bu teknik, karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenmek için sinir ağlarını eğitmeyi içerir. Öneri sistemlerinde, derin öğrenme, bir kullanıcının tercihini veya davranışını etkileyen faktörleri öğrenebilir.

iii. İlişki Kuralları Madenciliği

Bu, veri madenciliği tekniğidir ve bir veri setindeki ürünler arasındaki kalıpları ve ilişkileri keşfedebilir. Öneri sistemlerinde, İlişki Kuralları Madenciliği, sıkça birlikte satın alınan ürün gruplarını tanımlayabilir ve bu ürünleri kullanıcılara önerabilir.

Bu algoritmalar, Surprise, Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler kullanılarak etkili bir şekilde uygulanabilir.

7. Hiperparametre Ayarı

Öneri sisteminin performansını optimize etmek için, öğrenme oranı, düzenleme gücü ve sinir ağının gizli katmanlarının sayısı gibi hiperparametreler ayarlanır. Bu teknik, farklı hiperparametre kombinasyonlarını test etmeyi ve en iyi performansı sağlayan kombinasyonu seçmeyi içerir.

8. Model Değerlendirilmesi

Model değerlendirilmesi, öneri sisteminin doğru ve etkili öneriler oluşturduğundan emin olmak için kritiktir. Doğruluk, geri çağırma ve F1 puanı gibi değerlendirme metrikaları, sistemin doğruluğunu ve etkinliğini ölçebilir.

9. Model Dağıtımı

Öneri sistemi geliştirildikten ve değerlendirildikten sonra, son adım, sistemi üretim ortamına dağıtmak ve müşterilere sunmaktır.

Dağıtım, şirket içi sunucular veya Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud gibi bulut tabanlı platformlar kullanılarak yapılabilir.

Örneğin, AWS, Amazon S3, Amazon EC2 ve Amazon Machine Learning gibi çeşitli hizmetler sağlar ve öneri sistemini dağıtmak ve ölçeklemek için kullanılabilir. Ayrıca, sistemin etkili bir şekilde çalışmaya devam etmesi için düzenli bakım ve güncellemeler yapılmalıdır.

AI ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi için, unite.ai sitesini ziyaret edebilirsiniz.