Bir öneri motoru oluşturma sürecine yakınlaştırma

İnsanların Netflix'te izlediği programların %80'den fazlası, platformun öneri motoru aracılığıyla keşfediliyor. Bu, gözünüze çarpan şeylerin çoğunun gelişmiş bir makine tarafından verilen kararların sonucu olduğu anlamına gelir.

Akış hizmeti, içerik içindeki incelikli konulara bakmak ve izleyicilerin tercihlerini derinlemesine incelemek için yapay zekaya güvenir. Ve şunu söylemek güvenli: çabanın karşılığını veriyor!

Hâlâ gerisindeyseniz ancak müşterilerinizin işletmenizle yaşadıkları deneyimi geliştirmek istiyorsanız, okumaya devam edin. Bu blog gönderisinde, bir öneri motoru oluşturma sürecinde size rehberlik ediyor ve yapay zeka hizmet sağlayıcılarına başvurmadan önce bilmeniz gereken her şeye ışık tutuyoruz.

Öneri motorları 101: geliştirmeye başlamadan önce bilinmesi gerekenler

Bir öneri motorunun nasıl oluşturulacağına geçmeden önce, birinin türlerine, kullanım durumlarına ve uygulama seçeneklerine bakalım.

Geleneksel olarak, öneri sistemleri iki geniş kategoriye ayrılır: içerik tabanlı filtreleme ve işbirlikçi filtreleme sistemleri.

İçerik tabanlı filtreleme

İçerik tabanlı filtreleme sistemleri, içeriğin özelliklerine veya özelliklerine göre öneriler üretir. Başka bir deyişle, bir kullanıcının daha önce beğendiği veya etkileşimde bulunduğu ürünlere veya içeriklere benzer ürünler önerirler. Bu şekilde, bir öneri motoru, "Batı Cephesinde Her Şey Sessiz" ve "Catch-22" yi beğenen bir okuyucuya "Silahlara Veda" önerebilir.

Ancak motor hangi öğelerin benzer olduğunu nasıl biliyor? Bunu anlamak için Netflix'in bir öneri motoru oluşturma yaklaşımına bakalım. Netflix'in öneri sistemi hibrit bir yapıya sahip olsa da büyük ölçüde içerik benzerliğine dayanmaktadır.

Akış hizmetinde, her yeni içeriği izleyen ve etiketleyen bir etiketleyici ekibi vardır. Etiketler, parçanın ne kadar aksiyon dolu olduğundan, uzayda mı geçtiğine veya belirli bir aktörün yıldız olup olmadığına kadar büyük ölçüde değişir. Etiket verilerini makine öğrenimi algoritmalarıyla görüntüleyen davranışına göre analiz etmek, akış platformunun her bir kullanıcı için neyin gerçekten alakalı olduğunu anlamasına olanak tanır.

işbirlikçi filtreleme

İşbirlikçi filtreleme sistemleri, kullanıcı geri bildirimlerine dayalı önerilerde bulunur. Bu tür sistemler, benzer öğelerden keyif alan kullanıcıların yeni ürünlere ve içeriğe benzer şekilde tepki vermelerinin muhtemel olduğunu varsayar.

İşbirlikçi filtrelemeye dayanan bir öneri motoru oluşturmak için iki yaklaşım vardır: kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı.

Kullanıcı tabanlı filtreleme ile, ortak tercihlere sahip benzer kullanıcılardan oluşan segmentler oluşturursunuz. Bu nedenle, bir kullanıcıya, segmentteki diğer kullanıcıların beğendiği bir öğe önerilmesi olasıdır. İçeriğin özellikleri dikkate alınmaz.

Öğe tabanlı filtreleme ile motor, bir kullanıcının beğendiği öğelerin önerilen öğelerle benzerliğine dayalı olarak öneriler oluşturur. İçerik tabanlı filtrelemeye benziyor, değil mi? Hem içerik tabanlı filtreleme hem de öğe tabanlı işbirlikçi filtreleme sistemleri, önerilerde bulunmak için öğe benzerliğini kullansa da, neyin benzer olduğunu belirleme konusunda farklılık gösterirler.

İçerik tabanlı filtreleme sistemleri, yalnızca bir kullanıcının zaten beğendiği öğelere benzer öğeler önerir. Öğe tabanlı işbirlikçi filtreleme ile, beğendiğinize benzer ve segmentinizdeki kullanıcılar tarafından da beğenilen bir öğe size önerilecektir.

Öneri motorlarının kullanım örnekleri

Yüksek derecede kişiselleştirme, kullanıcıların beklediği bir zorunluluk haline geldi ve işletmeleri çevrimiçi deneyimlerini öneri motorlarıyla zenginleştirmeye sevk etti. Tavsiye motorlarının yaygın hale geldiği sektörler:

• Perakende ve e-ticaret: E-ticaretteki öneri motorları, ürünleri kategorize etmekten müşterilere satın almaları için yeni ürünler önermeye kadar her şeyi yapabilir. E-ticarette bir tavsiye motorunun uygulanması ve bununla birlikte gelen gelişmiş müşteri hizmetleri, iyileştirilmiş pazarlama ve daha geniş ek satış olanaklarının sağladığı etkiyi abartmak zordur. Örneğin, ünlü e-ticaret kralı Amazon, gelirinin %35'ini öneri sistemi sayesinde elde ediyor.
• Medya ve eğlence: Öneri motorları, oynatma listelerini seçmekten geçmiş etkileşimlere dayalı kişiselleştirilmiş öneriler sunmaya kadar, medya ve eğlence platformlarının kullanıcılara başka türlü keşfedemeyecekleri içeriği göstererek daha uzun süre etkileşimde bulunmalarına yardımcı olur. YouTube, Netflix ve Spotify gibi en büyük medya ve eğlence platformları, yeni kullanıcıları çekmek ve elde tutmak için büyük ölçüde yapay zeka tarafından oluşturulan kişiselleştirilmiş önerilere güveniyor.
• Sosyal medya: Sosyal medya sektörü, kişiselleştirilmiş öneriler sunma olanaklarından da yararlanıyor. Kullanıcıların benzer sayfaları ve hesapları keşfetmesine yardımcı olan sosyal medya platformları, kullanıcılarını içerikle etkileşime daha fazla zaman ayırmaya teşvik eder, bu da tıklama oranlarını ve gelirleri artırır.
• Bankacılık ve finans: AI tabanlı öneri sistemleri, bankaların kullanıcı işlemlerini analiz etmesine ve gelirleri artırmak için ek satış yapmasına olanak tanır. Örneğin, bir kullanıcı 500 ABD Doları değerinde bir uçak bileti aldığında, öneri motoru otomatik olarak yurt dışına uçtuğunu varsayar ve ona bir sigorta seyahat paketi satın almasını önerir.

Aralarından seçim yapabileceğiniz uygulama seçenekleri

Bir öneri motoru oluşturma yolculuğuna çıkarken, kendi avantajları ve değerlendirmeleri olan çeşitli uygulama seçenekleriyle karşılaşacaksınız:

Tak ve çalıştır öneri motorları

Tak ve çalıştır öneri motorları, kişiselleştirilmiş önerileri ürününüze veya platformunuza dahil etmenin kolay ve sorunsuz bir yolunu sunar. Önceden oluşturulmuş olarak gelirler ve mevcut altyapınıza sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlanmıştır.

Tak ve çalıştır öneri motorlarının en önemli avantajı basitliği ve kullanım kolaylığıdır. Tipik olarak kullanıcı dostu olacak şekilde tasarlanırlar ve teknik olmayan izleyicilerin bile bunları minimum çabayla kurmasına olanak tanır. Tak ve çalıştır öneri motorlarının örnekleri, Recombee, Seldon ve LiftIgniter gibi platformları kapsar.

Olumsuz tak ve çalıştır öneri motorları, sınırlı özelleştirme ve uyarlanabilirlik ile birlikte gelir. Kolaylık ve hız sunarken, özel çözümlerin sunduğu düzeyde esneklik ve ince ayar sağlayamayabilirler.

Önceden eğitilmiş bulut tabanlı öneri hizmetleri

Bulut tabanlı öneri motorları, bulut hizmeti sağlayıcılarının geniş bilgi işlem kaynaklarından ve uzmanlığından yararlanmaya olanak tanır. Bu öneri hizmetleri genellikle, geliştiricilerin öneri işlevselliğini uygulamalarına kolayca entegre etmelerine olanak tanıyan, kullanımı kolay API'ler sağlar.

Bulut tabanlı öneri motorları da yüksek düzeyde ölçeklenebilirdir ve bu da onların geniş kullanıcı tabanlarını ve yüksek trafik yüklerini yönetmelerine olanak tanır. Diğer bir avantaj ise, altta yatan modeller servis sağlayıcılar tarafından güncellendiğinden ve iyileştirildiğinden sürekli iyileştirmedir.

Amazon Web Services, Google Cloud Platform ve Microsoft Azure gibi önde gelen bulut hizmetleri sağlayıcıları, önceden eğitilmiş öneri hizmetleri sunar.

Önceden eğitilmiş bulut tabanlı öneri hizmetlerini seçerken dikkate alınması gereken faktörler, veri gizliliği, satıcı bağlılığı ve özelleştirme gereksinimlerini kapsar. Bu hizmetler kolaylık ve ölçeklenebilirlik sunarken, öneri algoritmalarını özel iş gereksinimlerinize uyacak şekilde özelleştirme açısından sınırlamalara sahip olabilir.

Özel öneri motorları

Özel öneri motorları, en yüksek düzeyde esneklik ve kontrol sunarak tescilli algoritmaları birleştirmenize, alana özgü bilgilerden yararlanmanıza ve verilerinizdeki nüansları göz önünde bulundurmanıza olanak tanır. Özel yoldan gitmek, kullanıcı tercihlerinin, öğe özelliklerinin ve bağlamsal faktörlerin inceliklerini yakalamanıza olanak tanır ve genellikle daha doğru ve alakalı önerilerle sonuçlanır.

Bununla birlikte, özel öneri motorları en fazla esnekliği sunarken, aynı zamanda önemli geliştirme kaynakları, makine öğreniminde uzmanlık ve sürekli bakım çabaları gerektirir. Bu nedenle, özel bir öneri motoru oluşturmadan önce iş ihtiyaçlarınızı, mevcut kaynaklarınızı ve uzun vadeli hedeflerinizi dikkatlice değerlendirin.

Temel kural, aşağıdaki senaryolarda özel rotaya gitmektir:

• Benzersiz iş ihtiyaçlarınız var: İşletmenizin, kullanıma hazır çözümlerle karşılanamayacak benzersiz gereksinimleri varsa, müşteriye özel gidin. Algoritmayı özel görevinize uyarlamanıza izin verecektir. Zanaat ürünleri satan niş bir e-ticaret platformu olduğunuzu varsayalım. Konu ürün önermeye geldiğinde farklı gereksinimleriniz olabilir: öneri motorunun, ürünün nadirliği, işçilik ve belirli stiller veya malzemeler için kullanıcı tercihleri ​​gibi faktörleri dikkate alması gerekir. Sıfırdan bir öneri motoru oluşturmak, kullanıcıların tercihleriyle uyumlu öneriler oluşturmanıza olanak tanır.
• Tam kontrol ve sahiplik istiyorsunuz: Özel bir öneri motoru oluşturmak, size tüm öneri oluşturma süreci üzerinde tam kontrol sağlar: veri ön işlemeden algoritma seçimine ve ince ayara kadar. Sistemin tam sahipliğini kazanmanıza ve üçüncü taraf çözümlere güvenmeden işiniz geliştikçe sistemi uyarlamanıza olanak tanır.
• Alana özgü bilgiye sahipsiniz: Alana özgü uzmanlığınız varsa veya öneri doğruluğunu önemli ölçüde artırabilecek özel verilere erişiminiz varsa, özel bir çözüm oluşturmak, bu bilgiden etkili bir şekilde yararlanmanıza olanak tanır. Özel bir öneri motoru geliştirerek, önceden eğitilmiş çözümlerde bulunmayabilecek alana özgü özellikleri veya kısıtlamaları dahil edebilirsiniz.
• Uygulamanız yüksek ölçeklenebilirlik ve performans gerektiriyor: Çok sayıda kullanıcı veya öğe öngörüyorsanız, katı gecikme kısıtlamalarına sahipseniz veya büyük ve karmaşık veri kümelerini işlemeniz gerekiyorsa, özel bir öneri motoru oluşturmak size sistemi tasarlama ve optimize etme esnekliği sağlar. ölçeklenebilirlik ve performans. Aynı şey, gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın öneriler oluşturmak istiyorsanız da geçerlidir.
• Rekabet avantajı elde etmek istiyorsunuz: Doğru öneriler, ürün veya hizmetiniz için temel bir farklılaştırıcı faktörse, özel bir öneri motoru oluşturmak size rekabet avantajı sağlayabilir. Bu durumda kişiye özel bir çözüme yatırım yapmak, bağlılığı, sadakati ve müşteri memnuniyetini artırarak benzersiz ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunma fırsatı sağlayabilir.

Adım adım özel bir öneri motoru oluşturma

Kişiselleştirilmiş öneriler sunmak, genellikle makine öğrenimi ile çözülen bir görevdir. Yapay sinir ağları da kullanılabilir, ancak rolleri çoğunlukla eğitim verilerini önceden işlemekle sınırlıdır. ITRex'in makine öğrenimi geliştiricileri tarafından paylaşılan bir öneri motoru oluşturma sürecindeki temel adımlar burada verilmiştir.

Adım 1. Yönü ayarlama

Projenin geri kalanı için yön belirleyerek başlangıç ​​geliştirme. Bu aşamada yapılması gereken temel şeyler şunlardır:

Hedef belirleme ve proje kapsamını tanımlama

Bir öneri sistemi ile neyi başarmayı planladığınızı açıkça belirtin ve belirlenen hedefi kaynak ve bütçe sınırlamalarıyla karşılaştırın. Örneğin, çevrimiçi mağazanızdaki müşteri katılımını iyileştirmek ve satışları artırmak istiyorsanız, proje kapsamını, halihazırda bir satın alma işlemi gerçekleştirmiş olan müşterilere ürün önermekle sınırlı tutabilirsiniz. Kapsamı oldukça dar tutmak, tüm müşterileri hedefleyen bir öneri motoru oluşturmaktan daha az çaba gerektirirken yatırım getirisi oluşturma potansiyeli oldukça yüksektir.

Mevcut veri kaynaklarının değerlendirilmesi

Bir öneri sisteminin performansı büyük ölçüde eğitim verilerinin hacmine ve kalitesine bağlıdır. Eğitime başlamadan önce, öneriler oluşturmak için yeterli veri noktanız olup olmadığını dikkatlice değerlendirin.

Performans metriklerini tanımlama

Bir öneri motoru oluşturmanın en başta hesaba katılması gereken en önemli zorluklarından biri, başarı ölçütlerini tanımlamaktır. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmeye başlamadan önce, kullanıcıların yeni oluşturulan önerilerden gerçekten hoşlanıp hoşlanmadıklarını anlamanın bir yolunu bulun.

Adım 2. Eğitim verilerini toplayın

Özel bir öneri sistemi oluşturma sürecindeki bir sonraki adım, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için veri toplamak ve hazırlamaktır. Güvenilir bir öneri sistemi oluşturmak için kullanıcı tercihleri ​​hakkında yeterli veriye ihtiyacınız var.

Öneri motoru oluşturma yaklaşımınıza bağlı olarak odak noktanız değişecektir. İşbirlikçi bir filtreleme sistemi oluştururken, topladığınız veriler kullanıcı davranışını merkez alır. İçerik tabanlı filtreleme sistemleri ile kullanıcıların beğendiği içerik özelliklerine odaklanırsınız.

işbirlikçi filtreleme

Kullanıcı davranışıyla ilgili veriler farklı biçimlerde olabilir:

• Açık kullanıcı geri bildirimi, inceleme yazmak, bir içeriği veya ürünü beğenmek, şikayette bulunmak veya bir geri dönüş başlatmak gibi kullanıcının çaba göstermesini gerektiren her şeydir.
• Geçmiş satın alma geçmişi, bir kullanıcının belirli bir teklife bakarak geçirdiği süre, görüntüleme/dinleme alışkanlıkları, sosyal medyada bırakılan geri bildirimler ve daha fazlası gibi üstü kapalı kullanıcı geri bildirimi.

Bir öneri motoru oluştururken, hem açık hem de örtülü geri bildirimi birleştirmenizi öneririz, çünkü ikincisi, kabul etmekte isteksiz olabilecekleri kullanıcı tercihlerini derinlemesine incelemeye izin vererek sistemi daha doğru hale getirir.

İçerik tabanlı filtreleme

İçerik tabanlı filtreleme sistemleri için veri toplarken, kullanıcıların neyi beğendiğini araştırırken hangi ürün/içerik özelliklerine güvenmeniz gerektiğini anlamak çok önemlidir.

Müzik severler için bir öneri motoru oluşturduğunuzu varsayalım. Belirli bir kullanıcının ne tür müzikten hoşlandığını anlamak ve benzer spektrogramlara sahip melodiler önermek için spektrogram analizine güvenebilirsiniz.

Alternatif olarak, önerileriniz için şarkı sözlerini temel alabilir ve benzer temaları işleyen şarkılar önerebilirsiniz.

Anahtar, sizin için en iyi olanı anlamak ve ilk modeli sürekli olarak geliştirmeye hazır olmak için test etmek ve ayar yapmaktır.

Adım 3. Verileri temizleyin ve işleyin

Yüksek performanslı bir öneri motoru oluşturmak için, değişen kullanıcı zevklerini hesaba katmanız gerekir. Ne önerdiğinize bağlı olarak, eski incelemeler veya derecelendirmeler artık alakalı olmayabilir.

Yanlışlıkları önlemek için, yalnızca mevcut kullanıcı zevklerini temsil etme olasılığı daha yüksek olan özelliklere bakmayı, artık alakalı olmayan verileri kaldırmayı ve eski kullanıcı eylemlerinin aksine son kullanıcı eylemlerine daha fazla ağırlık eklemeyi düşünün.

Adım 4. En uygun algoritmayı seçin

Bir öneri motoru oluşturma sürecindeki bir sonraki adım, görevinize uygun bir makine öğrenimi algoritması seçmektir. ITRex'in veri bilimcileri, aşağıdakileri dikkate almanızı önerir:

• Matrix Factorization, kullanıcılar ve öğeler arasındaki gizli kalıpları ve benzerlikleri ortaya çıkarmak için büyük bir veri kümesini daha küçük parçalara ayırır.
• Tensör Faktoring, tensör adı verilen daha yüksek boyutlu veri yapılarını işleyebilen matris çarpanlarına ayırmanın bir uzantısıdır. Tensörleri gizli faktörlere ayırarak daha karmaşık kalıpları yakalar ve kullanıcı-öğe etkileşimlerinin daha ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
• Faktoring Makineleri, yüksek boyutlu ve seyrek verileri işleyebilen güçlü modellerdir. Özellikler arasındaki etkileşimleri yakalarlar ve öneri görevlerine uygulanabilirler. Özellik etkileşimlerini göz önünde bulundurarak, veriler eksik olduğunda bile doğru öneriler sağlayabilirler.
• Komşuluk modelleri, niteliklere veya davranışlara dayalı olarak kullanıcılar veya öğeler arasındaki benzerlikleri bulur. İşbirlikçi filtreleme için özellikle etkilidirler, bir ağdaki kullanıcılar veya öğeler arasında bağlantılar kurarlar ve benzer kullanıcıların veya öğelerin tercihlerine göre önerilerde bulunurlar.
• Random Walk, bir ağdaki öğeler veya kullanıcılar arasındaki bağlantıları araştıran grafik tabanlı bir algoritmadır. Ağda gezinerek öğeler veya kullanıcılar arasındaki benzerlikleri yakalar ve yakalanan bağlantılara dayalı önerilerde bulunur.
• SLIM, öğelerin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamak için öneri sistemlerinde kullanılan bir tekniktir. Öğeler arasındaki ilişkilerde kalıplar bulmaya odaklanır ve bu kalıpları tavsiyelerde bulunmak için kullanır.
• Doğrusal Modeller, özellikler arasındaki doğrusal ilişkilere dayalı olarak kullanıcı öğesi tercihlerini tahmin eder. Anlaşılmaları kolay ve hızlı eğitilmelerine rağmen, karmaşık kalıpları diğer yaklaşımlar kadar etkili bir şekilde yakalayamayabilirler.

Ayrıca, aşağıdaki derin öğrenme modellerinden birini seçebilirsiniz:

• DSSM'ler (Derin Yapılandırılmış Semantik Modeller), metin veya belgelerin temsillerini öğrenir. Kelimelerin anlamsal anlamlarını ve aralarındaki ilişkileri yapılandırılmış bir çerçeve içinde yakalamaya odaklanırlar.
• Grafik Evrişimli Ağlar, grafik yapılı veriler için tasarlanmıştır. Grafikler üzerinde çalışırlar, grafikteki düğümler arasındaki ilişkileri ve etkileşimleri yakalarlar.
• Variational Auto-Encoder, verinin altında yatan gizli alanı yakalayarak verilerin temsillerini öğrenen üretken bir modeldir. Bu modeller, verileri daha düşük boyutlu bir alana sıkıştırmak ve yeniden yapılandırmak için bir kodlayıcı-kod çözücü mimarisi kullanır.
• Transformer, bir cümle veya belgedeki sözcükler arasındaki bağlamsal ilişkileri yakalamak için kendine dikkat mekanizmalarını kullanan bir modeldir.

Unutulmaması gereken önemli nokta, yukarıdaki yöntemlerin nadiren tek başlarına kullanılmalarıdır. Bunun yerine, aşağıdaki teknikler ve algoritmalarla birleştirilirler:

• Birleştirme, birden çok modeli bağımsız olarak eğitmeyi ve ardından tahminlerini çeşitli tekniklerle birleştirmeyi içerir. Her model, nihai tahmine eşit olarak katkıda bulunur ve kombinasyon genellikle basittir ve ek modellerin eğitilmesini gerektirmez.
• İstifleme daha gelişmiş bir yaklaşım gerektirir. Temel modeller olarak adlandırılan birden fazla modelin eğitilmesini ve ardından tahminlerinin bir meta model aracılığıyla birleştirilmesini içerir. Temel modeller, girdi verilerine dayalı olarak tahminler yapar ve bunların tahminleri, meta-model için girdi özellikleri haline gelir. Meta-model daha sonra son tahmini yapmak için eğitilir.
• AdaBoost , temel modellerin doğruluğunu farklı veri altkümeleri üzerinde yinelemeli olarak eğiterek geliştiren bir topluluk öğrenme algoritmasıdır. Yaklaşım, doğru bir şekilde sınıflandırılması zor olan örneklere odaklanır ve sonraki eğitim yinelemelerinde bunlara daha fazla önem verir. AdaBoost, her yinelemede, sınıflandırma doğruluğuna dayalı olarak eğitim örneklerine ağırlıklar atar. Ardından, ağırlıkların önceki yinelemelerden yanlış sınıflandırılmış örnekleri vurguladığı, ağırlıklı veriler üzerinde kötü performans gösteren modelleri eğitir.
• XGBoost, daha güçlü bir model oluşturmak için zayıf tahmin modellerini yinelemeli olarak birleştiren bir topluluk yöntemidir. Modelleri, sonraki her modelin bir öncekinin yaptığı hataları düzelttiği sıralı bir şekilde eğitir.

Adım 4. Modeli eğitin ve doğrulayın

Öneri motorunuz için bir algoritmaya odaklandığınızda, modeli eğitmenin ve doğrulamanın zamanı geldi. Bir öneri motoru oluşturma sürecindeki bu adım şu şekilde görünür:

Başlamak için, verilerinizi iki kümeye ayırmanız gerekir: bir eğitim seti ve bir test seti. Adından da anlaşılacağı gibi eğitim seti, modelinize kullanıcı tercihlerindeki kalıpları tanımayı öğretir. Test seti, modelin yeni veriler üzerindeki performansını değerlendirmeye yardımcı olur.

Eldeki eğitim seti ile modelinizi eğitmeye başlayın. Bu, algoritmayı verilere maruz bırakmayı, altta yatan kalıpları ve ilişkileri öğrenmesine izin vermeyi içerir.

Eğitim aşamasından sonra, test setini kullanarak modelin performansını değerlendirme zamanı. Bu, modelin yeni verilere ne kadar etkili bir şekilde genelleştirildiğini anlamanıza yardımcı olacaktır.

Alternatif olarak, modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamak için gerçek zamanlı geri bildirime güvenebilirsiniz. Bu şekilde, modeli üretimde dağıtır ve oluşturulan önerileri kullanıcı geri bildirimleriyle eşlersiniz. Ardından, yinelemeli bir öğrenme süreci aracılığıyla parametrelerini ayarlamak için modeli ayarladığınız bir sonraki adıma geçersiniz.

Adım 5. Model hiperparametrelerini ayarlayın

Modelin performansını değerlendirdikten sonra, gerektiği gibi ince ayar yapabilirsiniz. İşbirlikçi bir filtreleme algoritması üzerine kurulmuş bir öneri sistemi örneğini ele alalım.

İşbirlikçi filtrelemede, komşu sayısı, tavsiyelerde bulunurken kaç benzer kullanıcının veya öğenin dikkate alınacağını belirler. İşbirlikçi filtrelemeye dayanan ve yeni filmler öneren bir öneri motoru oluşturduğunuzu varsayalım. Başlangıçta, komşu sayısını 10 olarak ayarlarsınız, yani model öneriler oluştururken en benzer 10 kullanıcının tercihlerini dikkate alır.

Modelin performansını değerlendirdikten sonra, önerilerin kesinliğinin istenenden düşük olduğunu görüyorsunuz. Bunu geliştirmek için, komşu sayısını ayarlayarak modelde ince ayar yapmaya karar verirsiniz.

Farklı komşu boyutlarının etkisini keşfetmek için değişen değerlerle denemeler yapabilirsiniz. Örneğin, komşu sayısını 5'e düşürmek, kesinlikte önemli bir artış sağlayabilir. Ancak, hatırlamada hafif bir düşüş fark edebilirsiniz, bu da modelin ilgili bazı önerileri kaçırdığını gösterir. 20 sayısını artırmak ise hatırlamada hafif bir iyileşmeye yol açabilir, ancak öneriler daha az kişiselleştirilebilir.

Kilit nokta, kesinlik ve geri çağırma arasında bir uzlaşmaya varmak ve çeşitli kullanıcı tercihlerini yakalamak ile doğru önerileri sürdürmek arasında bir denge kurmaktır.

Adım 6. Modeli uygulayın, izleyin ve güncelleyin

Astarlanmış ve yuvarlanmaya hazır model ile, onu uygulama zamanı.

Başarılı bir uygulama sağlamak için, modeli mevcut altyapınıza dahil etmenin en etkili yolunu düşünün. Örneğin, modeli web sitenizin arka ucuna gömebilir ve kullanıcı arabirimiyle sorunsuz bir şekilde etkileşime girmesini sağlayabilirsiniz. Bu entegrasyon, kullanıcıların tercihlerine dinamik olarak uyum sağlayan gerçek zamanlı öneriler sağlar.

Alternatif olarak, modeli, uygulamanızın diğer bileşenlerinin kolayca çağırabileceği bir öneri altyapısı API'si gibi bir hizmet olarak dağıtabilirsiniz. Bu hizmet odaklı yaklaşım, esneklik ve ölçeklenebilirlik sağlayarak uygulamanızın öneri motorunun yeteneklerinden zahmetsizce yararlanmasını sağlar.

Uygulama aşaması, önerilerin kullanıcılara nasıl sunulacağını düşünmek için de güzel bir andır. Bir web sitesinin ana sayfasında, sezgisel bir arayüzde düzgün bir şekilde kategorize edilmiş kişiselleştirilmiş öneriler olarak mı görüntülenecekler? Yoksa, kullanıcıları şaşırtmak için tam doğru anda ortaya çıkarak uygulamanın arayüzüne sorunsuz bir şekilde entegre edilecekler mi? Tercih sizin ama kullanıcı deneyimini her zaman ön planda tutun.

Son olarak, kusursuz işlevselliğini sağlamak için uygulanan modeli titizlikle test etmek çok önemlidir. Önerilerin doğru, zamanında ve kullanıcı beklentileriyle uyumlu olduğundan emin olmak için çeşitli kullanıcı etkileşimlerinde performansını ve davranışını doğrulamak için kapsamlı testler çalıştırın.

Bir öneri motoru oluşturmanın zorlukları ve bunların nasıl çözüleceği

Bir öneri motoru oluşturmanın zorluklarını anlamak, kişiselleştirilmiş ve ilgili öneriler sunmak için çok önemlidir. İşte en yaygın olanların bir özeti:

Zorluk 1. Başarıyı ölçmek

Bir öneri motoru oluşturmanın en başta hesaba katılması gereken en önemli zorluklarından biri, başarı ölçütlerini tanımlamaktır. Başka bir deyişle, veri toplamaya ve makine öğrenimi algoritmalarını eğitmeye başlamadan önce, kullanıcıların yeni oluşturulan önerilerden gerçekten hoşlanıp hoşlanmadıklarını söylemenin güvenilir bir yolunu bulmalısınız. Bu, geliştirme sürecinize rehberlik edecektir.

Diyelim ki bir yayın platformusunuz. Tavsiye motorunuzun ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için beğeni sayısını veya aylık ücretli abonelikleri sayabilirsiniz. Bununla birlikte, kullanıcılar tercihlerini açıkça belirtmeye veya hizmet için ödeme yapmaya isteksizken, önerileriniz iyi olabilir.

Veri bilimcilerimizin deneyimi, kullanıcı davranışının öneri sistemi performansını ölçmenin daha güvenilir bir yolu olduğunu göstermektedir. Açık bir geri bildirim verilmemiş olsa bile, bir kullanıcının bir şovu bir gecede art arda izlemesi durumunda keyif aldığından şüphe duyamayız.

Zorluk 2. Boyutsallığın laneti

Veri boyutluluğu, bir veri kümesindeki özelliklerin sayısını ifade eder. Daha fazla girdi özelliği, genellikle doğru bir öneri motoru oluşturmayı daha zor hale getirir. Örnek olarak YouTube'u ele alalım. Platformda milyarlarca video ve kullanıcı bir arada bulunuyor ve her kullanıcı kişiselleştirilmiş öneriler arıyor. Bununla birlikte, insan kaynakları ve bilgi işlem kaynakları sınırlıdır ve neredeyse hiç kimse tavsiyelerin yüklenmesini bekleyerek saatler harcamak istemez.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, öneri algoritmasını başlatmadan önce ek bir adım olan aday oluşturma gereklidir. Bu adım, milyarlarca videonun, örneğin on binlerce videoya indirilmesine izin verir. Ve bu daha küçük grup daha sonra öneriler oluşturmak için kullanılır.

Aday üretimi için en yakın komşu araması başta olmak üzere çeşitli stratejiler kullanılmaktadır. Boyutluluk sorununun üstesinden gelmek için diğer yaygın uygulamalar, benzer yaş gruplarındaki insanlar arasında paylaşılan popüler kategorileri veya tercihleri ​​keşfetmeyi içerir.

Zorluk 3. Soğuk başlangıç

Bir öneri motoru oluşturma sürecindeki diğer bir yaygın sorun olan soğuk çalıştırma muamması, sistemde bir kullanıcı veya bir öğe hakkında yeterli bilgi bulunmadığında ortaya çıkar ve bu da doğru önerilerde bulunmayı zorlaştırır. Bu engelin üstesinden gelmek, işbirliğine dayalı filtreleme, içerik tabanlı filtreleme veya hibrit yaklaşımlar gibi yöntemler kullanmayı içerir.

Zorluk 4. Uzun kuyruk

Öneri sistemleri, "uzun kuyruk" olarak bilinen bir olgudan zarar görebilir. Bu, popüler öğelerin daha fazla dikkat ve öneri aldığı, daha az popüler olanların ise kullanıcılar tarafından fark edilmediği anlamına gelir. Bu sorunu ele almak, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmayı ve bireysel kullanıcı tercihlerini dikkate almayı gerektirir.

Zorluk 5. Yeni öğeler için soğuk başlangıç

Sisteme yeni bir öğe eklendiğinde, öneriler oluşturmak için çok az veya hiç geçmiş verisi yoktur, bu da ilgili önerilerin oluşturulmasını zorlaştırır. Bu sorunu çözmeye yönelik bir yaklaşım, içerik filtreleri kullanmak ve kullanıcıları promosyonlar veya reklamlar aracılığıyla yeni öğelerle etkileşime girmeye aktif olarak dahil etmektir.

Zorluk 6. Yeni kullanıcılar için soğuk başlangıç

Benzer şekilde, yeni kullanıcılar doğru öneriler için yeterli geçmiş veriye sahip olmayabilir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için içerik tabanlı filtreleme, geri bildirim istekleri ve ilk kullanıcı anketleri gibi yöntemler kullanılabilir.

Zorluk 7. Veri seyrekliği

Öneri sistemlerinde, veri seyrekliği, birçok kullanıcının az sayıda öğeyi derecelendirdiği veya bunlarla etkileşim kurduğu yaygın bir durumdur. Bu, kullanıcı tercihlerini tahmin etmede zorluk teşkil eder. Bu konuyu ele almak için, boyutluluk indirgeme, düzenleme ve diğer teknikleri içeren matris çarpanlarına ayırma yöntemleri kullanılabilir.

Özetlersek

Bir öneri motoru oluşturmak, algoritmalar, kullanıcı içgörüleri ve yinelemeli iyileştirme ile beslenen bir yolculuktur. Sorunun tanımlanmasından, titiz veri ön işleme yoluyla doğru yaklaşımın seçilmesine ve model eğitimine kadar her adım, güçlü bir öneri sisteminin oluşturulmasına katkıda bulunur.

Bir öneri motorunun kullanıcı tercihlerini anlama ve özel öneriler sunma yeteneği, işletmeniz için muazzam bir potansiyel barındırabilir. Amazon, YouTube, Spotify ve daha az bilinen ancak daha az başarılı olmayan diğer birçok işletme, ürünlerinde devrim yarattı ve ardından özel önerilerle gelirlerini artırdı.

Örneğin, ayırt edici temel faktör olarak son derece kişiselleştirilmiş önerilere dayanan bir müzik akışı platformu olan Spotify, kullanıcı tabanını ve gelirlerini her yıl büyütmeye devam ediyor. 2022'nin 4. çeyreğinde, yeni bir favori şarkı keşfetme vaadi, platforma aylık %20 daha fazla aktif kullanıcı kazandırdı ve 33 milyon net eklemeyle sonuçlandı.

Hâlâ eğrinin gerisindeyseniz, yapay zekanın gücünden yararlanmanın ve özel bir öneri motoruyla kullanıcı deneyiminizde devrim yaratmanın zamanı geldi.

Çözümünüzü güçlü bir öneri motoruyla geliştirmek mi istiyorsunuz? ITRex danışmanlarıyla konuşun.

İlk olarak 6 Haziran 2023'te https://itrexgroup.com adresinde yayınlandı.