در منظریه دیجیتال امروز، کسب و کارها با مقدار عظیمی از داده های مشتری روبرو هستند. برای بهره‌برداری از این داده‌ها و ارائه تجربه کاربری شخصی‌شده، شرکت‌ها به یادگیری ماشینی روی می‌آورند. یکی از کاربردهای بسیار موثر یادگیری ماشینی، سیستم توصیه است که ثابت شده است که انگیزه، نگه‌داشت و فروش مشتریان را افزایش می‌دهد. این مقاله به معرفی سیستم‌های توصیه می‌پردازد و یک راهنمای جامع در مورد ساخت یک سیستم موثر با استفاده از یادگیری ماشینی ارائه می‌دهد.
توانایی سیستم‌های توصیه:
غول‌های صنعتی مانند نتفلیکس و آمازون به دلیل سیستم‌های توصیه خود شاهد رشد بی‌نظیر درآمد بوده‌اند. نتفلیکس بزرگراهی در سال به درآمد خود دست پیدا کرده است و آمازون نیز ۳۵٪ رشد در فروش خود را تجربه کرده است. این نشان می‌دهد توصیه‌های شخصی‌سازی شده چه تأثیر قابل ملاحظه‌ای در رفتار مشتریان دارند.
درک سیستم‌های توصیه:
سیستم‌های توصیه از الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا محتوای مرتبط را بر اساس ترجیحات و رفتارهای گذشته کاربران پیشنهاد دهند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند که شامل خوشه‌بندی، فیلترینگ مشارکتی و شبکه‌های عصبی عمیق است تا توصیه‌های شخصی‌سازی شده ایجاد کنند. مثال‌هایی از سیستم‌های توصیه موفق شامل نتفلیکس، آمازون و اسپاتیفای هستند.
ساخت یک سیستم توصیه: راهنمایی مرحله به مرحله:
۱. شناسایی مشکل و تعریف هدف: مشکلی که سیستم توصیه در نظر دارد حل کند را به وضوح تعریف کنید و هدف خوبی برای آن برقرار کنید.
۲. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده: داده‌های مشتری را از جمله خریدهای گذشته، تاریخچه مرور، بررسی‌ها و امتیازها جمع‌آوری کنید و پیش‌پردازش کنید.
۳. تحلیل اکتشافی داده: داده‌ها را با استفاده از ابزارهای تصویری تحلیل کنید تا برداشت‌ها را بدست آورید و توصیه‌ها را بهبود ببخشید.
۴. ایجاد ویژگی: ویژگی‌های مرتبط برای آموزش مدل را انتخاب کنید، مانند امتیازهای محصول، فرکانس خرید و جمعیت مشتریان.
۵. انتخاب مدل: الگوریتم یادگیری ماشینی مناسب را انتخاب کنید، مانند فیلترینگ مشارکتی یا فیلترینگ مبتنی بر محتوا.
۶. آموزش مدل: داده‌ها را به دسته‌های آموزش و آزمایش تقسیم کرده و مدل را با استفاده از الگوریتم انتخاب شده آموزش دهید.
۷. تنظیم پارامترهای مدل: با تغییر پارامترهای مدل، عملکرد آن را بهینه کنید.
۸. ارزیابی مدل: دقت و کارایی سیستم توصیه را با استفاده از معیارهایی مانند دقت، بازخاطره و امتیاز F1 ارزیابی کنید.
۹. راه‌اندازی مدل: سیستم توصیه را در محیط تولیدی راه‌اندازی کنید تا برای کاربران قابل دسترس باشد.
با پیروی از این راهنمای مرحله به مرحله، کسب و کارها می‌توانند یک سیستم توصیه قدرتمندی را ایجاد کنند که تجربه کاربری را بهبود بخشد و فروش بزرگی را برانگیزد.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com