Küresel müşteri veri üretimi benzeri görülmemiş bir oranda artıyor. Şirketler bu verileri yenilikçi yollarla kullanmak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanıyor. ML destekli bir öneri sistemi, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek, katılımı ve elde tutmayı artırmak ve sonuçta daha fazla satış sağlamak için müşteri verilerini etkili bir şekilde kullanabilir.

Örneğin 2021'da Netflix tavsiye sisteminin geliri yılda 1 milyar dolar artırmaya yardımcı olduğunu bildirdi. Amazon, müşterisine kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktan yararlanan başka bir şirkettir. 2021'de Amazon tavsiye sisteminin satışları %35 artırmaya yardımcı olduğunu bildirdi.

Bu yazımızda öneri sistemlerini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz ve makine öğrenimi kullanarak bir öneri sistemi oluşturmak için adım adım bir süreç sunacağız.

Öneri Sistemi nedir?

Öneri sistemi, kullanıcılara ilginç bulabilecekleri ilgili bilgileri (filmler, videolar, öğeler) önermek için veri analizi ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan bir algoritmadır. 

Bu sistemler, kullanıcıların geçmiş davranışları, tercihleri ​​ve ilgi alanları hakkında büyük miktarda veriyi analiz eder. makine öğrenme kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için kümeleme, işbirliğine dayalı filtreleme ve derin sinir ağları gibi algoritmalar.

Netflix, Amazon ve Spotify sağlam öneri sistemlerinin iyi bilinen örnekleridir. Netflix kişiselleştirilmiş film önerileri sunar, Amazon geçmiş satın almalara ve göz atma geçmişine göre ürünler önerir ve Spotify, dinleme geçmişine ve tercihlerine göre kişiselleştirilmiş oynatma listeleri ve şarkı önerileri sunar.

Makine Öğrenimini Kullanarak Bir Öneri Sistemi Oluşturmak İçin Adım Adım Süreç

1. Sorun Tanımlama ve Hedef Oluşturma

İlk adım, öneri sisteminin çözeceği sorunu net bir şekilde tanımlamaktır. Örneğin, müşterilere geçmiş satın almalarına ve göz atma geçmişlerine göre ürünler öneren Amazon benzeri bir öneri sistemi oluşturmak 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

Bir sonraki adım, geçmiş satın alma işlemleri, göz atma geçmişi, incelemeler ve puanlar gibi müşteri davranışlarıyla ilgili verileri toplamaktır. Büyük miktarda iş verisini işlemek için şunları kullanabiliriz: Apache Hadoop'u ve Apache Spark.

Veri toplandıktan sonra, veri mühendisleri bu verileri önceden işler ve analiz eder. Bu adım, verilerin temizlenmesini, kopyaların kaldırılmasını ve eksik değerlerin işlenmesini içerir. Ayrıca veri mühendisleri bu verileri makine öğrenimi algoritmalarına uygun bir formata dönüştürür.

Bazı popüler Python tabanlı veri ön işleme kitaplıkları şunlardır:

• Pandalar: Veri işleme, dönüştürme ve analiz için yöntemler sağlar
• Dizi: Diziler ve matrisler için güçlü sayısal hesaplamalar sağlar.

3. Keşfedici Veri Analizi

Keşif Veri Analizi (EDA), daha iyi öneriler oluşturmak için kullanılabilecek veri dağılımını ve değişkenler arasındaki ilişkileri anlamaya yardımcı olur.

Örneğin son çeyrekte en çok hangi ürünlerin satıldığını görselleştirebilirsiniz. Veya müşteriler belirli bir ürünü satın aldığında hangi ürünler daha çok satılır, örneğin yumurta ekmek ve tereyağı ile daha çok satılır.

Keşif amaçlı veri analizi yapmak için bazı popüler Python kitaplıkları şunlardır:

• matplotlib: Histogramlar, dağılım grafikleri, pasta grafikler vb. gibi farklı grafikler oluşturmak için veri görselleştirme yöntemleri sağlar.
• deniz doğumu: Isı haritaları ve çift grafikler gibi daha gelişmiş görselleştirmeler oluşturmak için yöntemler sağlar.
• Panda Profili Oluşturma: Bir veri kümesindeki her değişken için tanımlayıcı istatistikler ve görselleştirmeler içeren bir rapor oluşturur.

4. Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, makine öğrenimi modelinizi eğitmek için en uygun özellikleri seçmeyi içerir. Bu adım, yeni özellikler oluşturmayı veya mevcut olanları öneri sistemine daha uygun hale getirmek için dönüştürmeyi içerir.

Örneğin, müşteri verilerinde, ürün puanları, satın alma sıklığı ve müşteri demografisi gibi özellikler, doğru bir öneri sistemi oluşturmak için daha uygundur.

Özellik mühendisliği gerçekleştirmek için bazı popüler Python kitaplıkları şunlardır:

• Scikit-öğrenme: Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Özellik Toplama gibi özellik seçimi ve özellik çıkarma araçları içerir.
• Kategori Kodlayıcılar: Kategorik değişkenlerin kodlanması, yani kategorik değişkenlerin sayısal özelliklere dönüştürülmesi için yöntemler sağlar.

5. Model Seçimi

Model seçiminin amacı, bir müşterinin satın alması muhtemel ürünleri veya geçmişteki davranışlarına dayalı olarak izlemesi muhtemel bir filmi doğru bir şekilde tahmin edebilen en iyi makine öğrenimi algoritmasını seçmektir.

Bu algoritmalardan bazıları şunlardır:

Ben. İşbirlikçi Filtreleme

İşbirlikçi filtreleme, benzer tercihleri ​​paylaşan kullanıcıların büyük olasılıkla benzer ürünleri satın alacağını veya benzer özellikleri paylaşan ürünlerin büyük olasılıkla müşteriler tarafından satın alınacağını varsayan popüler bir öneri tekniğidir.

ii. İçerik Tabanlı Filtreleme

Bu yaklaşım, ürünlerin marka, kategori veya fiyat gibi özelliklerini analiz etmeyi ve kullanıcının tercihlerine uygun ürünleri önermeyi içerir.

iii. Hibrit Filtreleme

Hibrit filtreleme, işbirlikçi filtreleme ile içerik tabanlı filtreleme tekniklerini birleştirerek, daha doğru öneriler sağlamak üzere güçlü yönlerinden yararlanarak sınırlamalarının üstesinden gelir.

6. Model Eğitimi

Bu adım, verilerin eğitim ve test kümelerine bölünmesini ve en uygun algoritmanın kullanılmasını içerir. tren tavsiye modeli Popüler tavsiye sistemi eğitim algoritmalarından bazıları şunlardır:

Ben. Matris Çarpanlarına ayırma

Bu teknik, seyrek bir matristeki eksik değerleri tahmin eder. Öneri sistemleri bağlamında, Matrix Factorization, bir kullanıcının henüz satın almadığı veya derecelendirmediği ürünlerin puanlarını tahmin eder.

ii. Derin Öğrenme

Bu teknik, sinir ağlarının verilerdeki karmaşık örüntüleri ve ilişkileri öğrenmesi için eğitilmesini içerir. Öneri sistemlerinde derin öğrenme, bir kullanıcının tercihlerini veya davranışlarını etkileyen faktörleri öğrenebilir.

iii. Birliktelik Kuralı Madenciliği

Bir veri kümesindeki öğeler arasındaki kalıpları ve ilişkileri keşfedebilen bir veri madenciliği tekniğidir. Öneri sistemlerinde Birliktelik Kuralı Madenciliği sıklıkla birlikte satın alınan ürün gruplarını belirleyebilir ve bu ürünleri kullanıcılara önerebilir.

Bu algoritmalar, aşağıdakiler gibi kitaplıklar kullanılarak etkili bir şekilde uygulanabilir: Sürpriz, Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch.

7. Hiperparametre Ayarı

Tavsiye sisteminin performansını optimize etmek için, bir sinir ağındaki öğrenme oranı, düzenlileştirme gücü ve gizli katman sayısı gibi hiperparametreler ayarlanır. Bu teknik, farklı hiperparametre kombinasyonlarının test edilmesini ve en iyi performansı veren kombinasyonun seçilmesini içerir.

8. Model Değerlendirmesi

Model değerlendirmesi, öneri sisteminin doğru ve öneriler üretmede etkili olmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Kesinlik, hatırlama ve F1 puanı gibi değerlendirme ölçütleri, sistemin doğruluğunu ve etkililiğini ölçebilir.

9. Model Dağıtımı

Tavsiye sistemi geliştirilip değerlendirildikten sonra, son adım onu ​​bir üretim ortamında dağıtmak ve müşterilerin kullanımına sunmaktır.

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

Örneğin, AWS aşağıdakiler gibi çeşitli hizmetler sağlar: Amazon S3, Amazon EC2, ve Amazon Makine Öğrenimi, öneri sistemini dağıtmak ve ölçeklendirmek için kullanılabilir. Sistemin zaman içinde etkin bir şekilde çalışmaya devam etmesini sağlamak için en son müşteri verilerine dayalı olarak düzenli bakım ve güncellemeler de yapılmalıdır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi için şurayı keşfedin: birleştirmek.ai.