La generación global de datos de clientes está aumentando a un ritmo sin precedentes. Las empresas están aprovechando la IA y el aprendizaje automático para utilizar estos datos de formas innovadoras. Un sistema de recomendaciones basado en ML puede utilizar los datos de los clientes de manera efectiva para personalizar la experiencia del usuario, aumentar el compromiso y la retención y, finalmente, generar mayores ventas.
Por ejemplo, en 2021, Netflix informó que su sistema de recomendaciones ayudó a aumentar los ingresos en $ 1 mil millones por año. Amazon es otra empresa que se beneficia al brindar recomendaciones personalizadas a sus clientes. En 2021, Amazon informó que su sistema de recomendaciones ayudó a aumentar las ventas en un 35 %.
En En este artículo, exploraremos los sistemas de recomendación en detalle y proporcionaremos un proceso paso a paso para crear un sistema de recomendación utilizando el aprendizaje automático.
Un sistema de recomendación es un algoritmo que utiliza técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para sugerir información relevante (películas, videos, elementos) a los usuarios que les puedan resultar interesantes.
Estos sistemas analizan grandes cantidades de datos sobre el comportamiento, las preferencias y los intereses anteriores de los usuarios mediante algoritmos de aprendizaje automático como agrupación, filtrado colaborativo y redes neuronales profundas para generar recomendaciones personalizadas.
Netflix, Amazon y Spotify son ejemplos bien conocidos de sistemas de recomendación robustos. Netflix ofrece sugerencias de películas personalizadas, Amazon sugiere productos basados en compras anteriores y el historial de navegación, y Spotify ofrece listas de reproducción personalizadas y sugerencias de canciones basadas en el historial de escucha y las preferencias.
1. Identificación de problemas y formulación de objetivos
El primer paso es definir claramente el problema que resolverá el sistema de recomendación. Por ejemplo, queremos crear un sistema de recomendaciones similar al de Amazon que sugiera productos a los clientes en función de sus compras anteriores y su historial de navegación.
Un objetivo bien definido ayuda a determinar los datos necesarios, seleccionando la máquina adecuada-aprendizaje de modelos, y evaluación del rendimiento del sistema de recomendación.
2. Recopilación y preprocesamiento de datos
El siguiente paso es recopilar datos sobre el comportamiento del cliente, como sus compras anteriores, el historial de navegación, las reseñas y las calificaciones. Para procesar grandes cantidades de datos comerciales, podemos usar Apache Hadoop y Apache Spark.
Después de la recopilación de datos, los ingenieros de datos preprocesan y analizan estos datos. Este paso implica limpiar los datos, eliminar duplicados y manejar los valores faltantes. Además, los ingenieros de datos transforman estos datos en un formato adecuado para algoritmos de aprendizaje automático.
Estas son algunas bibliotecas populares de preprocesamiento de datos basadas en Python:
Pandas: proporciona métodos para la manipulación, transformación y análisis de datosNumPy: proporciona potentes cálculos numéricos para matrices y matrices.
3. Análisis exploratorio de datos
El análisis exploratorio de datos (EDA) ayuda a comprender la distribución de datos y las relaciones entre variables que se pueden usar para generar mejores recomendaciones.
Por ejemplo, puede visualizar qué elementos son más vendido en el último trimestre. O qué artículos se venden más cuando los clientes compran un artículo específico, como los huevos que se venden más con pan y mantequilla.
Estas son algunas bibliotecas populares de Python para realizar análisis exploratorios de datos:
Matplotlib: proporciona métodos de visualización de datos para crear diferentes gráficos como histogramas, diagramas de dispersión, gráficos circulares, etc.Seaborn: proporciona métodos para crear visualizaciones más avanzadas, como mapas de calor y diagramas de pares.Pandas Profiling: genera un informe con estadísticas descriptivas y visualizaciones para cada variable en un conjunto de datos.
4. Ingeniería de funciones
La ingeniería de funciones implica seleccionar las funciones más adecuadas para entrenar su modelo de aprendizaje automático. Este paso implica la creación de nuevas funciones o la transformación de las existentes para que sean más adecuadas para el sistema de recomendaciones.
Por ejemplo, dentro de los datos de los clientes, las funciones como las calificaciones de los productos, la frecuencia de compra y los datos demográficos de los clientes son más relevantes para construyendo un sistema de recomendación preciso.
Aquí hay algunas bibliotecas populares de Python para realizar ingeniería de funciones:
Scikit-learn: incluye herramientas para la selección y extracción de funciones, como el análisis de componentes principales (PCA) y la aglomeración de funciones.Codificadores de categorías: proporciona métodos para codificar variables categóricas, es decir, convertir variables categóricas en características numéricas.
5. Selección de modelos
El objetivo de la selección de modelos es elegir el mejor algoritmo de aprendizaje automático que pueda predecir con precisión los productos que es probable que compre un cliente o una película que es probable que vea en función de su comportamiento anterior.
Algunos de estos algoritmos son:
i. Filtrado colaborativo
El filtrado colaborativo es una técnica de recomendación popular, que asume que los usuarios que comparten preferencias similares probablemente comprarán productos similares, o que los productos que comparten características similares probablemente serán comprados por los clientes.
ii. Filtrado basado en contenido
Este enfoque implica analizar los atributos de los productos, como la marca, la categoría o el precio, y recomendar productos que coincidan con las preferencias de un usuario.
iii. Filtrado híbrido
El filtrado híbrido combina técnicas de filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido para superar sus limitaciones aprovechando sus puntos fuertes para proporcionar recomendaciones más precisas.
6. Entrenamiento del modelo
Este paso consiste en dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba y usar el algoritmo más apropiado para entrenar el modelo de recomendación. Algunos de los algoritmos de entrenamiento de sistemas de recomendación populares incluyen:
i. Factorización de matrices
Esta técnica predice valores faltantes en una matriz dispersa. En el contexto de los sistemas de recomendación, Matrix Factorization predice las calificaciones de los productos que un usuario aún no ha comprado o calificado.
ii. Deep Learning
Esta técnica consiste en entrenar redes neuronales para aprender patrones y relaciones complejas en los datos. En los sistemas de recomendación, el aprendizaje profundo puede aprender los factores que influyen en la preferencia o el comportamiento de un usuario.
iii. Minería de reglas de asociación
Es una técnica de minería de datos que puede descubrir patrones y relaciones entre elementos en un conjunto de datos. En los sistemas de recomendación, Association Rule Mining puede identificar grupos de productos que se compran juntos con frecuencia y recomendar estos productos a los usuarios.
Estos algoritmos se pueden implementar de manera efectiva utilizando bibliotecas como Sorpresa, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
7. Ajuste de hiperparámetros
Para optimizar el rendimiento del sistema de recomendación, se ajustan los hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, la intensidad de la regularización y el número de capas ocultas en una red neuronal. Esta técnica consiste en probar diferentes combinaciones de hiperparámetros y seleccionar la combinación que ofrece el mejor rendimiento.
8. Evaluación del modelo
La evaluación del modelo es fundamental para garantizar que el sistema de recomendaciones sea preciso y eficaz para generar recomendaciones. Las métricas de evaluación, como la precisión, el recuerdo y la puntuación F1, pueden medir la precisión y la eficacia del sistema.
9. Implementación del modelo
Una vez que se ha desarrollado y evaluado el sistema de recomendación, el paso final es implementarlo en un entorno de producción y ponerlo a disposición de los clientes.
La implementación se puede realizar utilizando en-servidores internos o plataformas basadas en la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud.
Por ejemplo, AWS proporciona varios servicios como Amazon S3, Amazon EC2 y Amazon Machine Learning , que se puede utilizar para implementar y escalar el sistema de recomendación. También se debe realizar un mantenimiento y actualizaciones regulares en función de los datos más recientes del cliente para garantizar que el sistema continúe funcionando de manera efectiva a lo largo del tiempo.