Pazarlamada Makine Öğrenimine Nasıl Başlayabilirsiniz?

Arada sırada Makine Öğreniminin sıradan işlerimizi nasıl devralacağını ve AI'nın nasıl geleceği olduğunu duyuyoruz. Ama açıkçası bugün Makine Öğrenimi ve Algoritmalar geleceğin bir hikayesi değil, bunlar google aramalarınızdan Netflix önerilerinize kadar her yerde.

Başlangıçta etrafınızdaki sistemlerde bu gizli zekayı asla fark edemeyebilirsiniz, ancak bu sistemler size neredeyse “Sihirli” gibi hissettirecek kusursuz bir deneyim sunmak için tasarlanmıştır.

Makine öğrenimi, Yapay Zekanın bir alt kümesidir ve şimdilik sadece Makine Öğrenimi hakkında konuşacağız.

Makine öğrenimi, insanlar olarak anlamakta zorlanabileceğimiz karmaşık ve büyük verileri anlamak için bilgisayarları kullanır.

Bugün pazarlama denilince aklımıza “Dijital Pazarlama” deniyor. Bu ön ekin icadı ile çok sayıda dijital veri geldi. Ürünlerimizdeki kullanıcı davranışına ilişkin verileri nasıl elde ettiğimize ilişkin veriler.

Bazı şirketler artık bu tür büyük verileri işlemek ve bunları daha iyi segment ve pazar kullanıcıları için birleştirmek konusunda son derece sofistike hale gelirken, pek çok şey hala yetişiyor.

Çoğu şirkette pazarlama analitiği, Google sayfalarında raporlar oluşturmak ve satışları projelendirmek için basit zaman serisi tahminleri (veya bir varsayım) kullanmakla sınırlıdır.

Üst düzey pazarlama yöneticilerinin çoğu, Makine Öğreniminin pazarlamada yararlı olabileceğini bilse de, yalnızca birkaçı tam olarak nasıl olduğunu bilir. Ve tam olarak nasıl olduğunu bilmeden, şirketinizdeki veri bilimcisinin size yardım etmesini nasıl sağlayabilirsiniz?

Endişelenmeyin, bu yazıda size Pazarlama Bilimcisi olma yolculuğunuzda başlamanız için gereken çerçeveyi vereceğim ve pazarlama faaliyetlerinizi güçlendirmek için Makine Öğrenimi'ni kullanacağım.

nasıl başlanır

1. Temel SQL öğrenin: Tüm iyi makine öğrenimi algoritmalarının arkasındaki anahtar iyi verilerdir ve bu verileri şirketinizin büyük olasılıkla kullandığına benzer bir ilişkisel veritabanından almak için SQL bilgisine ihtiyacınız olacaktır. İlgili verileri alabilmeniz ve bunları bir CSV'de saklayabilmeniz için temel sözdizimine aşina olmanız yeterlidir.
2. Python Öğrenin: Yapay Zeka veya Makine Öğrenimi veya bu konuları uzaktan ilgilendiren herhangi bir şey söz konusu olduğunda, Python bunun için Altın Standart Dildir. Kaynakların ve yardımın kapsamı sınırsızdır ve bir kez başladığınızda, hemen kodlama yapmalısınız.

Temel python ve pandalar ve numpy gibi paketler hakkında bilgi edinin, verileri temizlemeyi ve ML modelleri için önceden işlemeyi öğrenin. Bu, boş değerlerin ele alınmasını, verilerin iyi yapılandırılmasını ve bir miktar özellik seçimi ve özellik mühendisliğini içerebilir.

Veri işleme ve temizleme işlemlerini tamamladıktan ve modeli oluşturmak için tüm doğru özellikleri seçtikten sonra, verilerinizi "test" ve "eğitim" kümelerine bölersiniz. Tren seti, modelinizin öğrenmesine yardımcı olurken, test seti, modelinizin doğruluğunu test etmenize yardımcı olur.

Sizin için tavsiye edilen:

Kaynaklar

RBI'nin Hesap Toplayıcı Çerçevesi Hindistan'da Fintech'i Dönüştürmek İçin Nasıl Ayarlandı?

Amit Das

31 Temmuz 2022

Haberler

Girişimciler 'Jugaad' Yoluyla Sürdürülebilir, Ölçeklenebilir Girişimler Yaratamaz: Cit...

Jaspreet K.

31 Temmuz 2022

Kaynaklar

Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?

Vaibhav S.

31 Temmuz 2022

Kaynaklar

Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?

Charanya L.

31 Temmuz 2022

Kaynaklar

Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?

Ankuş S.

31 Temmuz 2022

Haberler

Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...

Tapanjana R.

31 Temmuz 2022

Kullanabileceğiniz 2 ana Makine Öğrenimi dalı vardır;

1. Denetimli Makine Öğrenimi: Adından da anlaşılacağı gibi, bu tür makine öğrenimi modelleri, sonuçları tahmin etmek veya verileri kategorilere ayırmak için etiketli verilerle algoritmayı öğretirken kullanılır.

Örneğin; Son dönem harcaması, satış hedefi vb. gibi faktörlere dayalı olarak gereken pazarlama bütçesini tahmin etmek için denetimli makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilirsiniz.

1. Denetimsiz Makine Öğrenimi: Denetimli makine öğrenimi, algoritmayı etiketli verilerle eğitmenizi gerektirirken, denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları, herhangi bir insan müdahalesi olmadan verilerdeki gizli kalıpları keşfeder.

Örneğin: denetimsiz makine öğrenimi, bu müşteriler için belirli özellikler verilen müşterileri gruplandırmaya yardımcı olabilir.

Dikkat: Denetimsiz öğrenme ne kadar süslü olursa olsun, denetimsiz öğrenme modellerinin işleyişini iş paydaşlarına açıklamak genellikle çok zordur. En azından başlangıç ​​için Denetimli Makine Öğrenimi'ne bağlı kalmak daha iyidir.

Denetimli Makine Öğreniminde algoritma kategorileri

Supervised Machine Learning'de 2 tür algoritma vardır;
1. Sınıflandırma : Sınıflandırma, bir etiketi tahmin etmenize yardımcı olacaktır.

Popüler Sınıflandırma Modelleri: Lojistik Regresyon (adı regresyon olduğunu düşündürse de, aslında sınıflandırma problemleri için kullanılır), Stokastik Gradyan İniş, K-En Yakın Komşular. Karar ağacı. Rastgele Orman. Destek Vektör Makinesi.

2. Regresyon : Regresyon problemi, bir değişkenin miktarını tahmin etmeye yardımcı olur. Örneğin; Önümüzdeki ay satışlar.

Popüler Regresyon Modelleri: Lineer Regresyon, Ridge Regresyon. Kement Regresyonu. ElasticNet Regresyonu

Çözmeye çalıştığınız sorunun Sınıflandırma mı yoksa Regresyon mu olduğunu öğrendikten sonra, model seçimi büyük ölçüde kullanım durumunuza bağlıdır. Kullanım durumunuz için en iyi modeli seçmek için optimize etmek isteyeceğiniz metrikler vardır (örneğin: ortalama kare hatası).

Bir sorunla başlayın:

Öğrenilen ve uygulanmayan bir şey bir süre sonra unutulur. Bu nedenle, Makine Öğrenimi dünyasına aşina olduğunuz için kullanım durumlarını göz önünde bulundurmanız önerilir. Bu, yalnızca yeni modeller öğrenmeye ilgi duymanızı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda yeni öğrendiğiniz becerilerinizi de sergileyebilirsiniz.

İlerledikçe, çözmeniz gereken bir problemle başlamalısınız. Bu, kullanıcılarınızı KMeans kümelemesi ile segmentlere ayırmaya çalışmaktan, Doğrusal Regresyon ile satışları yansıtmaya, KNN sınıflandırıcısı ile kesintiyi tahmin etmeye kadar her şey olabilir.

Üretime hazır modelleri dağıtmayı yeterince öğrendikten sonra, diğer modelleri uygulamayı deneyebilir ve modellerinizin doğruluğunu artırmak için özelliklerde ince ayar yapabilirsiniz. Modellerinizin doğruluğu zamanla değişebilir, bu nedenle modellerinizi daha sonra tekrar gözden geçirmeniz her zaman tavsiye edilir.

Profesyonel İpucu: Python'da modeller vardır, örneğin: SARIMAX, söz başına Makine Öğrenimi kapsamına girmeyen ancak bir zaman serisi tahmini için çok faydalı modellerdir. Kendinizi Makine Öğrenimi ile sınırlamayın, Python öğrenirken işinize yarayacak başka modeller de var.

Ve unutmayın, tüm makine öğrenimi modelleri, onları eğitmek için beslediğiniz veriler kadar iyidir. SERP sıralamanız için en iyi göstergeyi tahmin edecek bir model, özellikler listenizin ne kadar kapsamlı ve makul olduğuna göre belirlenecektir. Makine öğrenimi modellerinizi oluştururken alan bilgisi çok önemlidir.