Глобальне покоління клієнтських даних збільшується за безпрецедентною швидкістю. Компанії використовують штучний інтелект та машинне навчання для використання цих даних інноваційними способами. Система рекомендацій, що працює на основі машинного навчання, може ефективно використовувати клієнтські дані для персоналізації досвіду користувача, збільшення участі та утримання, а в кінцевому підсумку – підвищення продажів.

Наприклад, у 2021 році Netflix (NFLX ) повідомив, що його система рекомендацій допомогла збільшити доходи на 1 мільярд доларів на рік. Іншою компанією, яка виграє від надання персоналізованих рекомендацій своїм клієнтам, є Amazon (AMZN ). У 2021 році Amazon повідомив, що його система рекомендацій допомогла збільшити продажі на 35%.

У цій статті ми розглянемо системи рекомендацій у деталях та надамо крок за кроком процес будівництва системи рекомендацій за допомогою машинного навчання.

Що таке система рекомендацій?

Система рекомендацій – це алгоритм, який використовує аналіз даних та техніки машинного навчання для пропозиції відповідної інформації (фільмів, відео, товарів) користувачам, яку вони можуть знайти цікавою.

Ці системи аналізують великі об’єми даних про минулу поведінку користувачів, переваги та інтереси за допомогою алгоритмів машинного навчання, таких як кластеризація, колаборативний фільтр та глибокі нейронні мережі, для генерації персоналізованих рекомендацій.

Netflix, Amazon та Spotify – відомі приклади потужних систем рекомендацій. Netflix пропонує персоналізовані рекомендації фільмів, Amazon пропонує товари на основі минулих покупок та історії переглядів, а Spotify пропонує персоналізовані плейлісти та пісні на основі історії прослуховування та переваг.

Крок за кроком процес будівництва системи рекомендацій за допомогою машинного навчання

1. Визначення проблеми та формулювання цілі

Перший крок – чітко визначити проблему, яку система рекомендацій буде вирішувати. Наприклад, ми хочемо побудувати систему рекомендацій, подібну до Amazon, яка пропонує товари клієнтам на основі їхніх минулих покупок та історії переглядів.

Чітко визначена мета допомагає визначити необхідні дані, вибрати відповідні моделі машинного навчання та оцінити ефективність системи рекомендацій.

2. Збір та попередня обробка даних

Наступний крок – зібрати дані про поведінку клієнтів, такі як їхні минулі покупки, історія переглядів, відгуки та рейтинги. Для обробки великих обсягів бізнес-даних можна використовувати Apache Hadoop та Apache Spark.

Після збору даних інженери даних обробляють та аналізують ці дані. Цей крок включає очистку даних, видалення дублікатів та обробку відсутніх значень. Також інженери даних перетворюють ці дані у формат, придатний для алгоритмів машинного навчання.

Ось деякі популярні бібліотеки Python для попередньої обробки даних:

• Pandas: Надає методи для маніпуляції даними, перетворення та аналізу
• NumPy: Надає потужні числові обчислення для масивів та матриць.

3. Експлораторний аналіз даних

Експлораторний аналіз даних допомагає зрозуміти розподіл даних та відносини між змінними, які можна використовувати для генерації кращих рекомендацій.

Наприклад, ви можете візуалізувати, які товари продавалися найбільш у останньому кварталі. Або які товари продавалися більш часто, коли клієнти купували певний товар, наприклад, яйця продавалися більш часто з хлібом та маслом.

Ось деякі популярні бібліотеки Python для експлораторного аналізу даних:

• Matplotlib: Надає методи візуалізації даних для створення різних графіків, таких як гістограми, розсіювання, кругові діаграми тощо.
• Seaborn: Надає методи для створення більш просунутих візуалізацій, таких як теплові карти та парні графіки.
• Pandas Profiling: Генерує звіт із описовими статистиками та візуалізаціями для кожної змінної у наборі даних.

4. Інженерія ознак

Інженерія ознак включає вибір найкращих ознак для навчання моделі машинного навчання. Цей крок включає створення нових ознак або перетворення існуючих для того, щоб зробити їх більш придатними для системи рекомендацій.

Наприклад, у даних клієнтів ознаки, такі як рейтинги товарів, частота покупок та демографічні дані клієнтів, є більш актуальними для побудови точної системи рекомендацій.

Ось деякі популярні бібліотеки Python для інженерії ознак:

• Scikit-learn: Містить інструменти для вибору ознак та видобування ознак, такі як головний компонентний аналіз (PCA) та агломеративна кластеризація.
• Category Encoders: Надає методи для кодування категоріальних змінних, тобто перетворення категоріальних змінних у числові ознаки.

5. Вибір моделі

Мета вибору моделі – вибрати найкращу модель машинного навчання, яка може точно передбачити товари, які клієнт найімовірніше купить або фільм, який він найімовірніше перегляне, на основі його минулих дій.

Деякі з цих алгоритмів:

i. Колаборативний фільтр

Колаборативний фільтр – популярна техніка рекомендацій, яка припускає, що користувачі, які мають схожі переваги, найімовірніше куплять схожі товари або товари, які мають схожі ознаки, найімовірніше будуть куплені клієнтами.

ii. Контент-орієнтований фільтр

Цей підхід включає аналіз ознак товарів, таких як бренд, категорія або ціна, та рекомендацію товарів, які відповідають перевагам користувача.

iii. Гібридний фільтр

Гібридний фільтр поєднує колаборативний фільтр та контент-орієнтований фільтр для подолання їх обмежень, використовуючи їх сильні сторони для надання більш точних рекомендацій.

6. Навчання моделі

Цей крок включає розділення даних на навчальні та тестові набори та використання найбільш придатного алгоритму для навчання моделі рекомендацій. Деякі з популярних алгоритмів навчання систем рекомендацій включають:

i. Факторизація матриці

Ця техніка передбачає відсутні значення у розрідженій матриці. У контексті систем рекомендацій факторизація матриці передбачає рейтинги товарів, які користувач ще не купив або не оцінив.

ii. Глибоке навчання

Ця техніка включає навчання нейронних мереж для вивчення складних закономірностей та відносин у даних. У системах рекомендацій глибоке навчання може вивчити фактори, які впливають на переваги чи поведінку користувача.

iii. Видобування асоціативних правил

Це техніка видобування даних, яка може виявити закономірності та відносини між товарами у наборі даних. У системах рекомендацій видобування асоціативних правил може виявити групи товарів, які часто купуються разом, та рекомендувати ці товари користувачам.

Ці алгоритми можна ефективно реалізувати за допомогою бібліотек, таких як Surprise, Scikit-learn, TensorFlow та PyTorch.

7. Настройка гіперпараметрів

Для оптимізації ефективності системи рекомендацій настраюються гіперпараметри, такі як швидкість навчання, сила регуляризації та кількість прихованих шарів у нейронній мережі. Ця техніка включає тестування різних комбінацій гіперпараметрів та вибір комбінації, яка дає найкращу ефективність.

8. Оцінка моделі

Оцінка моделі критично важлива для забезпечення того, що система рекомендацій точна та ефективна у генерації рекомендацій. Метрики оцінки, такі як точність, повнота та індекс F1, можуть вимірювати точність та ефективність системи.

9. Розгортання моделі

Як тільки система рекомендацій була розроблена та оцінена, останній крок – розгорнути її у виробничому середовищі та зробити її доступною клієнтам.

Розгортання можна здійснити за допомогою внутрішніх серверів або хмарних платформ, таких як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure та Google Cloud.

Наприклад, AWS пропонує різні сервіси, такі як Amazon S3, Amazon EC2 та Amazon Machine Learning, які можна використовувати для розгортання та масштабування системи рекомендацій. Регулярне технічне обслуговування та оновлення також повинні здійснюватися на основі останніх клієнтських даних, щоб забезпечити ефективну роботу системи з часом.

Для отримання більшої кількості інформації щодо штучного інтелекту та машинного навчання відвідайте unite.ai.