La génération mondiale de données client augmente à un rythme sans précédent. Les entreprises tirent parti de l’IA et de l’apprentissage automatique pour utiliser ces données de manière innovante. Un système de recommandation basé sur le ML peut utiliser efficacement les données client pour personnaliser l’expérience utilisateur, augmenter l’engagement et la fidélisation, et éventuellement augmenter les ventes.
Par exemple, en 2021, Netflix a signalé que son système de recommandation avait contribué à augmenter les revenus d’un milliard de dollars par an. Amazon est une autre entreprise qui bénéficie de la fourniture de recommandations personnalisées à ses clients. En 2021, Amazon a signalé que son système de recommandation avait contribué à augmenter les ventes de 35 %.
En cet article, nous allons explorer en détail les systèmes de recommandation et fournir un processus étape par étape pour créer un système de recommandation à l’aide de l’apprentissage automatique.
Un système de recommandation est un algorithme qui utilise l’analyse de données et des techniques d’apprentissage automatique pour suggérer des informations pertinentes (films, vidéos, articles) aux utilisateurs qu’ils pourraient trouver intéressants.
Ces systèmes analysent de grandes quantités de données sur le comportement passé, les préférences et les intérêts des utilisateurs à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique tels que le clustering, le filtrage collaboratif et les réseaux de neurones profonds pour générer des recommandations personnalisées.
Netflix, Amazon et Spotify sont des exemples bien connus de systèmes de recommandation robustes. Netflix propose des suggestions de films personnalisées, Amazon suggère des produits en fonction des achats passés et de l’historique de navigation, et Spotify propose des listes de lecture personnalisées et des suggestions de chansons en fonction de l’historique d’écoute et des préférences.
1. Identification du problème et formulation des objectifs
La première étape consiste à définir clairement le problème que le système de recommandation résoudra. Par exemple, nous voulons créer un système de recommandation semblable à Amazon qui suggère des produits aux clients en fonction de leurs achats passés et de leur historique de navigation.
Un objectif bien défini aide à déterminer les données requises, à sélectionner la machine appropriée-apprendre des modèles et évaluer les performances du système de recommandation.
2. Collecte et prétraitement des données
L’étape suivante consiste à collecter des données sur le comportement des clients, telles que leurs achats passés, leur historique de navigation, leurs avis et leurs notes. Pour traiter de grandes quantités de données commerciales, nous pouvons utiliser Apache Hadoop et Apache Spark.
Après la collecte des données, les ingénieurs de données pré-traitent et analysent ces données. Cette étape implique le nettoyage des données, la suppression des doublons et la gestion des valeurs manquantes. De plus, les ingénieurs de données transforment ces données dans un format adapté aux algorithmes d’apprentissage automatique.
Voici quelques bibliothèques populaires de prétraitement de données basées sur Python :
Pandas : fournit des méthodes pour la manipulation, la transformation et l’analyse des donnéesNumPy : fournit des calculs numériques puissants pour les tableaux et matrices.
3. Analyse exploratoire des données
L’analyse exploratoire des données (EDA) aide à comprendre la distribution des données et les relations entre les variables qui peuvent être utilisées pour générer de meilleures recommandations.
Par exemple, vous pouvez visualiser quels éléments sont le plus vendu au cours du dernier trimestre. Ou quels articles sont plus vendus lorsque les clients achètent un article spécifique, comme les œufs sont vendus plus avec du pain et du beurre.
Voici quelques bibliothèques Python populaires pour effectuer une analyse exploratoire des données :
Matplotlib : Fournit des méthodes de visualisation de données pour créer différents tracés comme des histogrammes, des nuages de points, des camemberts, etc.Seaborn : fournit des méthodes pour créer des visualisations plus avancées telles que des cartes thermiques et des graphiques de paires.Pandas Profiling : Génère un rapport avec des statistiques descriptives et des visualisations pour chaque variable d’un ensemble de données.
4. Ingénierie des fonctionnalités
L’ingénierie des fonctionnalités consiste à sélectionner les fonctionnalités les mieux adaptées pour former votre modèle d’apprentissage automatique. Cette étape implique la création de nouvelles fonctionnalités ou la transformation de celles existantes pour les rendre plus adaptées au système de recommandation.
Par exemple, dans les données client, des fonctionnalités telles que les évaluations des produits, la fréquence d’achat et les données démographiques des clients sont plus pertinentes pour construire un système de recommandation précis.
Voici quelques bibliothèques Python populaires pour effectuer l’ingénierie des fonctionnalités :
Scikit-learn : Inclut des outils de sélection et d’extraction de caractéristiques, tels que l’analyse en composantes principales (ACP) et l’agrégation de caractéristiques.Encodeurs de catégorie : Fournit des méthodes pour coder les variables catégorielles, c’est-à-dire convertir les variables catégorielles en caractéristiques numériques.
5. Sélection du modèle
L’objectif de la sélection du modèle est de choisir le meilleur algorithme d’apprentissage automatique capable de prédire avec précision les produits qu’un client est susceptible d’acheter ou un film qu’il est susceptible de regarder en fonction de son comportement passé.
Certains de ces algorithmes sont :
i. Filtrage collaboratif
Le filtrage collaboratif est une technique de recommandation populaire, qui suppose que les utilisateurs qui partagent des préférences similaires achèteront très probablement des produits similaires, ou que les produits qui partagent des caractéristiques similaires seront très probablement achetés par les clients.
ii. Filtrage basé sur le contenu
Cette approche consiste à analyser les attributs des produits, tels que la marque, la catégorie ou le prix, et à recommander des produits qui correspondent aux préférences d’un utilisateur.
iii. Filtrage hybride
Le filtrage hybride combine des techniques de filtrage collaboratif et de filtrage basé sur le contenu pour surmonter leurs limites en tirant parti de leurs forces pour fournir des recommandations plus précises.
6. Entraînement du modèle
Cette étape consiste à diviser les données en ensembles d’entraînement et de test et à utiliser l’algorithme le plus approprié pour entraîner le modèle de recommandation. Certains des algorithmes de formation populaires du système de recommandation incluent :
i. Factorisation matricielle
Cette technique prédit les valeurs manquantes dans une matrice creuse. Dans le contexte des systèmes de recommandation, la factorisation matricielle prédit les notes des produits qu’un utilisateur n’a pas encore achetés ou notés.
ii. Deep Learning
Cette technique implique la formation de réseaux de neurones pour apprendre des modèles et des relations complexes dans les données. Dans les systèmes de recommandation, l’apprentissage en profondeur peut apprendre les facteurs qui influencent les préférences ou le comportement d’un utilisateur.
iii. Association Rule Mining
Il s’agit d’une technique d’exploration de données qui permet de découvrir des modèles et des relations entre des éléments d’un ensemble de données. Dans les systèmes de recommandation, Association Rule Mining peut identifier des groupes de produits qui sont fréquemment achetés ensemble et recommander ces produits aux utilisateurs.
Ces algorithmes peuvent être efficacement mis en œuvre à l’aide de bibliothèques telles que Surprise, Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
7. Réglage des hyperparamètres
Pour optimiser les performances du système de recommandation, les hyperparamètres, tels que le taux d’apprentissage, la force de régularisation et le nombre de couches cachées dans un réseau de neurones sont réglés. Cette technique consiste à tester différentes combinaisons d’hyperparamètres et à sélectionner la combinaison qui offre les meilleures performances.
8. Évaluation du modèle
L’évaluation du modèle est essentielle pour s’assurer que le système de recommandation est précis et efficace pour générer des recommandations. Les mesures d’évaluation telles que la précision, le rappel et le score F1 peuvent mesurer l’exactitude et l’efficacité du système.
9. Déploiement du modèle
Une fois le système de recommandation développé et évalué, l’étape finale consiste à le déployer dans un environnement de production et à le mettre à la disposition des clients.
Le déploiement peut être effectué à l’aide de-serveurs internes ou plates-formes basées sur le cloud telles qu’Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud.
Par exemple, AWS fournit divers services tels qu’Amazon S3, Amazon EC2 et Amazon Machine Learning , qui peut être utilisé pour déployer et mettre à l’échelle le système de recommandation. Une maintenance et des mises à jour régulières doivent également être effectuées sur la base des dernières données client pour garantir que le système continue de fonctionner efficacement au fil du temps.