2022'de Öneri Motorları Hakkında Kapsamlı Bir Kılavuz

Bu makale, Veri Bilimi Blogathon.

Giriş

Tavsiye Motorunun kullanımına ilişkin küresel pazar 2.69'de 2021 milyar ABD doları değerindeydi. 15.10-2026 döneminde %37.79'luk bir CAGR bildirerek, 2022 yılına kadar 2026 milyar ABD dolarını aşması bekleniyor.

Şirketlerin size verdiği tavsiyeler, bazen zevkinize ve tercihlerinize uygun öğeleri belirlemek için veri analizi tekniklerini kullanır. İnternet üzerinden hızla büyüyen verilerle, Netflix'in bir sonraki hangi filmi izlemek isteyeceğinizi veya Twitter'ınızda okumak istediğiniz en önemli haber makalesini bildiğini söylemek şaşırtıcı değil.

Yapay Zekadaki son gelişmeler ve birden fazla kuruluş arasında artan rekabetle birlikte, tüketici deneyimini iyileştirmek ve dijitalleşme eğilimini artırmak için kullanıcılara ilgili veri yığınını aramak, haritalamak ve sağlamak çok önemlidir.

Bununla birlikte, bugünün kılavuzunda, Öneri motorlarını, bunların önemini, karşılaşılan zorlukları, çalışma ilkelerini, farklı teknikleri, uygulamaları ve bunları kullanan en iyi şirketleri ve son olarak Python'da kendi öneri motorunuzu nasıl oluşturacağınızı tartışacağız.

İçindekiler

• Öneri Motorları Nedir?
• Öneri Motorları Makine Öğreniminde Neden Önemlidir?
• Öneri Motorlarının Farklı Teknikleri
• Öneri Motorlarının Çalışması
• Öneri Motorlarının Zorlukları
• Öneri Motoru Nasıl Oluşturulur
• Öneri Motorlarını Kullanan Uygulamalar ve En İyi Şirketler
• Sonuç

Öneri Motoru nedir?

Öneri motoru, veri analizine dayalı olarak kullanıcılara ürün, hizmet ve bilgi önermek için farklı makine öğrenimi algoritmaları üzerinde çalışan bir veri filtreleme sistemidir. Müşteri tercihleri, geçmiş işlem geçmişi, nitelikler veya durumsal bağlam gibi çeşitli faktörleri kullanarak müşteri davranışı verilerinde kalıp bulma ilkesi üzerinde çalışır.

İçgörüleri bulmak için kullanılan veriler örtülü veya açık olarak toplanabilir. Şirketler, görüşlerini, deneyimlerini, davranışlarını, tercihlerini ve ilgi alanlarını sunmak için genellikle öneri motorları için petabaytlarca veri kullanır.

Bu sürekli gelişen bilgi yoğunluğu ve aşırı ürün pazarında, her şirket tavsiye motorlarını biraz farklı amaçlar için kullanır. Yine de hepsinin amacı, daha fazla satış sağlamak, müşteri katılımını ve elde tutmayı artırmak ve tüketicilere bir parça kişiselleştirilmiş bilgi ve çözüm sunmaktır.

Öneri Motorları makine öğreniminde neden önemlidir?

Tavsiye motorlarının, kullanıcı deneyimini geliştirmenin, talebi canlandırmanın, geliri artırmanın, tıklama oranlarını (TO'ları) artırmanın, kullanıcıların aktif olarak katılımını sağlamanın ve diğer önemli ölçütlerin sıra dışı bir yolu olduğuna şüphe yoktur. Güçlü veri filtreleme araçları olarak öneri motorları gerçek zamanlı olarak çalışır. Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneri ve tavsiye verme talebi olduğunda faydalı olabilirler.

Örnek olarak Netflix'i ele alalım.

İzlenecek binlerce film ve birden fazla şov kategorisi var. Yine de Netflix, zevk alma olasılığınızın yüksek olduğu çok daha fazla fikirli film ve reklam şovları seçkisi sunar. Bu strateji ile Netflix daha düşük iptal oranları elde eder, yılda bir milyar dolar tasarruf sağlar, zamandan tasarruf sağlar ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunar.

Bu nedenle tavsiye motorları çok önemlidir ve tam olarak kaç işletme, daha önemli çapraz satış fırsatları akışı sunarak ürünleriyle etkileşim fırsatlarını artırmaktadır.

Öneri Motorlarının Farklı Teknikleri

Makine öğreniminde bilinen üç farklı öneri motoru türü vardır ve bunlar:

1. İşbirlikçi Filtreleme

İşbirlikçi filtreleme yöntemi, diğer kullanıcılarla benzerliğe dayalı olarak neyi seveceklerini tahmin etmek için kullanıcı davranışı, çevrimiçi etkinlikler ve tercihler hakkındaki verileri toplar ve analiz eder. Bu benzerlikleri çizmek ve hesaplamak için matris tarzı bir formül kullanır.

avantaj

Ortak filtrelemenin önemli bir avantajı, karmaşık öğeleri tam olarak önermek için nesneyi (ürünler, filmler, kitaplar) analiz etmesine veya anlamasına gerek olmamasıdır. Analiz edilebilir makine içeriğine bağımlılık yoktur, yani kullanıcı hakkında bildiklerine göre öneriler seçer.

Örnek E-posta

X kullanıcısı Kitap A, Kitap B ve Kitap C'yi severken Y kullanıcısı Kitap A, Kitap B ve Kitap D'yi seviyorsa, benzer ilgi alanlarına sahiptirler. Dolayısıyla, X kullanıcısının Kitap D'yi seçmesi ve Y kullanıcısının Bood C'yi okumaktan keyif alması olumlu bir şekilde mümkündür. İşbirlikçi filtreleme bu şekilde gerçekleşir.

2. İçeriğe Dayalı Filtreleme

İçerik tabanlı filtreleme, bir ürünü ve kullanıcının istediği seçeneklerin bir profilini tanımlama ilkesine göre çalışır. Belirli bir öğeyi beğendiyseniz, bu diğer öğeyi de beğeneceğinizi varsayar. Ürünler, önerilerde bulunmak için anahtar kelimeler (tür, ürün türü, renk, kelime uzunluğu) kullanılarak tanımlanır. Bu kullanıcının hoşlandığı öğe türünü tanımlamak için bir kullanıcı profili oluşturulur. Ardından algoritma, kosinüs ve Öklid mesafelerini kullanarak öğelerin benzerliğini değerlendirir.

avantaj

Bu öneri motoru tekniğinin önemli bir avantajı, öneriler bu kullanıcıya özel olduğu için diğer kullanıcılar hakkında herhangi bir ek veriye ihtiyaç duymamasıdır. Ayrıca, bu model bir kullanıcının özel ilgi alanlarını yakalayabilir ve diğer çok az kullanıcının ilgilendiği niş nesneler önerebilir.

Örnek E-posta

Bir X kullanıcısının Spider-man gibi aksiyon filmleri izlemeyi sevdiğini varsayalım. Bu durumda, bu öneri motoru tekniği yalnızca aksiyon türündeki filmleri veya Tom Holland'ı anlatan filmleri önerir.

3. Hibrit Model

Hibrit öneri sistemlerinde, kullanıcılara daha geniş bir ürün yelpazesi önermek için hem meta (işbirlikçi) veriler hem de işlemsel (içerik tabanlı) veriler aynı anda kullanılır. Bu teknikte, her nesne (film, şarkı) için doğal dil işleme etiketleri atanabilir ve vektör denklemleri benzerliği hesaplar. İşbirlikçi bir filtreleme matrisi daha sonra davranışlarına, eylemlerine ve niyetlerine bağlı olarak kullanıcılara bir şeyler önerebilir.

Avantajlar

Bu öneri sistemi gelişmektedir ve doğruluk açısından yukarıdaki yöntemlerin her ikisinden de daha iyi performans gösterdiği söylenmektedir.

Örnek E-posta

Netflix, hibrit bir öneri motoru kullanır. Kullanıcının ilgi alanlarını (işbirlikçi) analiz ederek ve kullanıcı tarafından yüksek puan alanlarla benzer niteliklere sahip diziler/filmler önererek (içerik tabanlı) önerilerde bulunur.

Öneri Motorlarının Çalışması

Veri, bir öneri motoru oluşturmada en hayati unsurdur. Algoritmalar tarafından modellerin türetildiği yapı taşıdır. Ne kadar fazla ayrıntıya sahip olursa, o kadar doğru ve pratik olarak uygun gelir getirici öneriler sunacaktır. Temel olarak, bir öneri motoru, dört aşamada veri ve makine öğrenimi algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanarak çalışır. Şimdi bunları ayrıntılı olarak anlayalım:

1. Veri koleksiyonu

Bir öneri motoru oluşturmanın ilk ve en önemli adımı, her kullanıcı için uygun verileri toplamaktır. İki tür veri vardır, yani açık toplanan bilgileri içeren veriler derecelendirmeler, incelemeler, beğeniler, beğenmemeler veya ürünlerle ilgili yorumlar gibi kullanıcı girdileri.

Buna karşılık, bizde üstü kapalı gibi kullanıcı etkinliklerinden toplanan bilgileri içeren veriler web arama geçmişi, tıklamalar, alışveriş sepeti işlemleri, arama günlüğü ve sipariş geçmişi.

Her kullanıcının veri profili zamanla daha belirgin hale gelecektir; bu nedenle, aşağıdakiler gibi müşteri öznitelik verilerini toplamak da çok önemlidir:

• demografi (yaş, cinsiyet)
• Benzer müşterileri belirlemek için psikografik (çıkarlar, değerler)
• benzer ürün benzerliğini belirlemek için özellik verileri (tür, nesne türü).

2. Veri Depolama

Verileri topladıktan sonraki adım, verileri verimli bir şekilde depolamaktır. Siz daha fazla veri topladıkça, geniş, ölçeklenebilir depolama alanı mevcut olmalıdır. NoSQL, standart bir SQL veritabanı, MongoDB ve AWS gibi, topladığınız veri türüne bağlı olarak çeşitli depolama seçenekleri mevcuttur.

En iyi depolama seçeneklerini seçerken bazı faktörler göz önünde bulundurulmalıdır: uygulama kolaylığı, veri depolama boyutu, entegrasyon ve taşınabilirlik.

3. Verileri Analiz Edin

Verileri topladıktan sonra, verileri analiz etmeniz gerekir. Ardından, anında öneriler sunmak için veriler delinmeli ve analiz edilmelidir. Verileri analiz edebileceğiniz en yaygın yöntemler şunlardır:

• Gerçek Zamanlı Analiz, sistemin, olayları oluşturulurken değerlendiren ve analiz eden araçları kullandığı. Bu teknik esas olarak anlık önerilerde bulunmak istediğimizde uygulanmaktadır.
• Toplu Analiz, verilerin işlenmesi ve analizinin periyodik olarak yapıldığı. Bu teknik esas olarak öneriler içeren e-postalar göndermek istediğimizde uygulanır.
• Gerçek zamanlıya yakın Analiz, anında ihtiyaç duymadığınız için verileri saniyeler yerine dakikalar içinde analiz edip işleyebildiğiniz. Bu teknik esas olarak, kullanıcı hala sitedeyken önerilerde bulunduğumuzda uygulanır.

4. Verileri Filtreleme

Verileri analiz ettikten sonra, son adım, değerli öneriler sağlamak için verileri doğru bir şekilde filtrelemektir. Doğru öneriyi sağlamak için verilere farklı matrisler, matematiksel kurallar ve formüller uygulanır. Uygun algoritmayı seçmelisiniz ve bu filtrelemenin sonucu önerilerdir.

Öneri Motorlarının Zorlukları

Mükemmellik basitçe mevcut değildir. Bir İngiliz Teorik Fizikçi "Stephen Hawking" bir keresinde şöyle demişti:

"Evrenin temel kurallarından biri, hiçbir şeyin mükemmel olmadığıdır."

Benzer şekilde, şirketlerin etkili bir tavsiye sistemi oluşturmak için üstesinden gelmesi gereken bazı zorluklar vardır. Bunlardan bazıları:

1. SOĞUK BAŞLANGIÇ Problemi

Bu sorun, sisteme yeni bir kullanıcı katıldığında veya kayda yeni öğeler eklediğinde ortaya çıkar. Öneri sistemi, herhangi bir derecelendirmesi veya incelemesi olmadığı için başlangıçta bu yeni öğeyi veya kullanıcıyı öneremez. Bu nedenle, motorun yeni kullanıcının tercihini veya önceliklerini veya yeni öğelerin derecelendirmesini tahmin etmesi zorlaşarak daha az kesin önerilere yol açar.

Örneğin, Netflix'te yeni bir film, bazı görüntülemeler ve derecelendirmeler elde edene kadar önerilemez.

Bununla birlikte, derin öğrenme tabanlı bir model, soğuk başlatma problemini çözebilir çünkü bu modeller, tahmin yapmak için kullanıcı davranışına büyük ölçüde bağımlı değildir. Ürün bağlamını ve ürün açıklamaları, resimler ve kullanıcı davranışları gibi kullanıcı ayrıntılarını inceleyerek kullanıcı ile öğe arasındaki korelasyonları optimize edebilir.

2. Veri Azlığı Sorunu

Hepimizin bildiği gibi, öneri motorları büyük ölçüde verilere bağlıdır. Bazı durumlarda, bazı kullanıcılar satın aldıkları ürünlere puan veya yorum vermezler. Yüksek kaliteli veriye sahip değilsek, derecelendirme modeli çok seyrek hale gelir ve bu da veri seyrekliği sorunlarına yol açar.

Bu sorun, algoritmanın benzer derecelendirmelere veya ilgi alanlarına sahip kullanıcıları bulmasını zorlaştırır.

En kaliteli verileri sağlamak ve öneri motorundan en iyi şekilde yararlanmak için kendinize dört soru sorun:

• Veriler ne kadar yeni?
• Bilgi ne kadar gürültülü?
• Bilgi ne kadar çeşitli?
• Öneri sistemi modelinize yeni verileri ne kadar hızlı besleyebilirsiniz?

Yukarıdaki sorular, işletmenizin karmaşık veri analizi gereksinimlerini karşılamasını sağlayacaktır.

3. Kullanıcı Tercihlerini Değiştirme Sorunu

Derecelendirme ve incelemelerdeki kullanıcı-öğe etkileşimleri, büyük miktarda değişen veriler üretebilir.

Mesela bugün kız arkadaşımla romantik bir film izlemek için Netflix'te olabilirim. Ama yarın farklı bir ruh halim olabilir ve klasik bir psikolojik gerilim filmi izlemek isterim.

Kullanıcı tercihleri ​​konusunda, öneri motorları kullanıcıları yanlış bir şekilde etiketleyebilir ve bu da büyük veri kümelerindeki sonuçları verimsiz bir şekilde yorumlayacaktır. Bu nedenle, ölçeklenebilirlik bu veri kümeleri için büyük bir zorluktur ve bu sorunu ele almak için bazı gelişmiş büyük ölçekli yöntemlere ihtiyaç vardır.

Python'da Öneri Motoru Nasıl Oluşturulur?

Bu kılavuz bölümü, Python'da temel öneri sistemleri oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Belirli bir öğeyle, bizim durumumuzda filmlerle en çok karşılaştırılabilir öğeler önererek temel bir öneri sistemi oluşturmaya odaklanacağız. Bunun kesin ve sağlam bir öneri motoru olmadığını unutmayın. Yalnızca film tercihinize en çok benzeyen filmlerin/öğelerin hangileri olduğunu önerir.

Kod ve veri dosyalarını bu bölümün sonunda bulabilirsiniz. O halde başlayalım:

Not: Bu kodu çalıştırmak için google collab veya jupyter notebook üzerinde çalışması şiddetle tavsiye edilir.

#1. Gerekli kitaplıkları içe aktarın.

Veri çerçeveleri ve korelasyonları değerlendirmek için kullanacağımız için numpy ve pandas makine öğrenimi kitaplıklarını içe aktarın.

Kod

numpy'yi np olarak içe aktar pandaları pd olarak içe aktar

#2. Verileri Alın

Sütun adlarını tanımlayın, filmler ve incelemeler için csv dosyasını okuyun ve ilk 5 satırı yazdırın.

Kod

column_names = ['user_id', 'item_id', 'derecelendirme', 'zaman damgası'] df = pd.read_csv('u.data', sep='t', isimler=sütun_adı) df.head ()

Çıktı

Yukarıda görebileceğiniz gibi, dört sütunumuz var: her kullanıcı için benzersiz olan kullanıcı kimliği. Öğe kimliği, her filme, filmin derecelendirmesine ve zaman damgasına özeldir.

Şimdi film isimlerini alalım:

Kod

movie_titles = pd.read_csv("Movie_Id_Titles") movie_titles.head()

Çıktı

Pandaların kitaplığını kullanarak verileri okuyun ve veri kümesinden ilk 5 satırı yazdırın. Her filmin kimliğine ve başlığına sahibiz.

Artık iki sütunu birleştirebiliriz:

Kod

df = pd.merge(df,movie_titles,on='item_id') df.head ()

Çıktı

Şimdi, Keşifsel Veri Analizi (EDA) için kullanacağımız birleşik veri çerçevesine sahibiz.

#3. Keşfedici Veri Analizi

Verileri biraz inceleyelim ve en çok oy alan filmlerden bazılarına göz atalım.

Görselleştirme içe aktarmaları, EDA'daki ilk adımımız olacak.

Kod

matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar seaborn'u sns olarak ithal etmek sns.set_style('beyaz') %matplotlib satır içi

Ardından, iki sütunumuz olarak ortalama derecelendirme ve derecelendirme sayısı ile bir derecelendirme veri çerçevesi oluşturacağız:

Kod

df.groupby('title')['rating'].mean().sort_values(artan=Yanlış).head()

Çıktı

Kod

df.groupby('title')['rating'].count().sort_values(artan=Yanlış).head()

Çıktı

Kod

derecelendirmeler = pd.DataFrame(df.groupby('title')['rating'].mean()) derecelendirmeler.kafa()

Çıktı

Ardından, ortalama derecelendirmelerin hemen yanındaki derecelendirme sütunlarının sayısını ayarlayın:

Kod

derecelendirme['derecelendirme sayısı'] = pd.DataFrame(df.groupby('title')['rating'].count()) derecelendirmeler.kafa()

Çıktı

Birkaç dereceyi görsel olarak kontrol etmek için birkaç histogram çizin:

Kod

plt.şekil(şekil=(10,4)) derecelendirmeler['derecelendirme sayısı'].hist(bins=70)

Çıktı

Kod

plt.şekil(şekil=(10,4)) derecelendirmeler['rating'].hist(bins=70)

Çıktı

Kod

sns.jointplot(x='rating',y='puan sayısı',data=ratings,alpha=0.5)

Çıktı

Peki! Artık verilerin nasıl göründüğüne dair kapsamlı bir görüşe sahip olduğumuza göre, Python'da basit bir öneri sistemi oluşturmaya geçelim:

#4. Benzer Filmleri Önerme

Şimdi kullanıcı kimlikleri ve film başlığı ile bir matris oluşturalım. Her hücre daha sonra kullanıcının o filme verdiği puandan oluşacaktır.

Not: Çok olacak NaN çünkü çoğu insan filmin çoğunu izlememiştir.

Kod

moviemat = df.pivot_table(index='user_id',columns='title',values='rating') film matı.kafa()

Çıktı

En çok oy alan filmleri yazdırın:

Kod

Rating.sort_values('puan sayısı',artan=Yanlış).head(10)

Çıktı

İki film seçelim: Star Wars, bir bilim kurgu filmi. Diğeri ise bir komedi olan Yalancı Yalancı. Bir sonraki adım, bu iki film için kullanıcı derecelendirmelerini almaktır:

Kod

starwars_user_ratings = moviemat['Star Wars (1977)'] liarliar_user_ratings = moviemat['Liar Liar (1997)'] starwars_user_ratings.head()

Çıktı

Daha sonra iki panda serisi arasındaki korelasyonları elde etmek için corrwith() yöntemini kullanabiliriz:

Kod

benzer_to_starwars = moviemat.corrwith(starwars_user_ratings) benzer_to_liarliar = moviemat.corrwith(liarliar_user_ratings)

Çıktı

Hala NaN değerleri kaldırılarak temizlenebilecek birçok boş değer var. Bu yüzden bir dizi yerine bir DataFrame kullanıyoruz:

Kod

corr_starwars = pd.DataFrame(similar_to_starwars,columns=['Korelasyon']) corr_starwars.dropna(inplace=Doğru) corr_starwars.head()

Çıktı

Şimdi, veri çerçevesini korelasyona göre sıraladığımızı varsayalım. Bu durumda, en karşılaştırılabilir filmleri almalıyız, ancak gerçekten mantıklı olmayan birkaç film aldığımızı unutmayın.

Bunun nedeni, star wars'ı da izleyen kullanıcılar tarafından yalnızca bir kez izlenen çok sayıda film olmasıdır.

Kod

corr_starwars.sort_values('Korelasyon',artan=Yanlış).head(10)

Çıktı

100'den az incelemeye sahip filmleri filtreleyerek bunu düzeltebiliriz. Bu değeri daha önce EDA bölümünde çizdiğimiz histograma göre belirleyebiliriz.

Kod

corr_starwars = corr_starwars.join(ratings['puan sayısı']) corr_starwars.head()

Çıktı

Şimdi değerleri sıralayın ve başlıkların nasıl daha fazla anlaşılır hale geldiğine tanık olun:

Kod

corr_starwars[corr_starwars['puan sayısı']>100].sort_values('Korelasyon',artan=Yanlış).head()

Çıktı

Şimdi aynı şey komedi Yalancı Yalancı filmi için de geçerli:

Kod

corr_liarliar = pd.DataFrame(similar_to_liarliar,columns=['Korelasyon']) corr_liarliar.dropna(inplace=Doğru) corr_liarliar = corr_liarliar.join(değerlendirmeler['puan sayısı']) corr_liarliar[corr_liarliar['puan sayısı']>100].sort_values('Korelasyon',artan=Yanlış).head()

Çıktı

Harika iş, kendi film tavsiye motorunu yaptın.

Not: Google not defterine buradan erişin.

Öneri Motorlarını Kullanan Uygulamalar ve En İyi Şirketler

Birçok endüstri, kullanıcı etkileşimini artırmak ve alışveriş beklentilerini geliştirmek için öneri motorlarını kullanır. Hepimizin gördüğü gibi, öneri motorları, işletmelerin kullanıcılarla iletişim kurma şeklini değiştirebilir ve toplayabilecekleri bilgilere dayanarak yatırım getirilerini (ROI) en üst düzeye çıkarabilir.

Hemen hemen her işletmenin kâr etme şansına sahip olmak için bir öneri motorunu nasıl kullandığını göreceğiz.

1. E-Ticaret

E-ticaret, öneri motorlarının ilk kez yaygın olarak kullanıldığı bir endüstridir. E-ticaret işletmeleri, milyonlarca müşteriye doğru öneriler ve çevrimiçi veritabanlarında veri sağlamak için en uygun olanlardır.

2. Perakende

Alışveriş verileri, bir makine öğrenimi algoritması için en değerli bilgidir. Bir kullanıcının amacına ilişkin en kesin veri noktasıdır. Alışveriş verileriyle dolu perakendeciler, müşterileri için somut öneriler üreten işletmelerin ön saflarında yer alıyor.

3. medya

E-ticaret gibi, medya şirketleri de tavsiye motorları tekniklerine ilk girenlerdir. Oyunda bir öneri motoru olmayan bir haber sitesini fark etmek zordur.

4. Bankacılık

Bankacılık, milyonlarca insan tarafından dijital olarak kullanılan bir kitlesel pazar endüstrisidir ve öneriler için önceliklidir. Bir müşterinin tam mali durumunu ve geçmiş tercihlerini, karşılaştırılabilir binlerce kullanıcının verileriyle bağıntılı olarak anlamak oldukça belirleyicidir.

5. Telekom

Bu sektör, bankacılık sektörü ile benzer dinamikleri paylaşmaktadır. Telcos, her eylemi belgelenen milyonlarca müşterinin kimlik bilgilerine sahiptir. Ürün gamının da diğer sektörlere göre orta derecede dar olması telekomdaki önerileri daha yönetilebilir bir çözüm haline getiriyor.

6. Araçlar

Telekom ile benzer dinamikler, ancak kamu hizmetleri daha da sınırlı bir ürün kapsamına sahiptir ve bu da önerilerin kullanımını nispeten kolaylaştırır.

Öneri Motorlarını Kullanan En İyi Şirketler

• Amazon                    
• Netflix
• Spotify
• LinkedIn
• YouTube
• Tik tak    
• Instagram
• Facebook
• Tinder
• Quora
• Google
• Yahoo        

Son Düşüncelerimiz

Öneri motorları, daha iyi satış yapmanıza, çapraz satış yapmanıza ve işinizi büyütmenize yardımcı olacak güçlü bir pazarlama aracıdır. Öneri motorları alanında birçok şey oluyor. Her şirket, tüm kullanıcılarına en iyi memnuniyet önerilerini sağlamak için teknolojiyi takip etmek zorundadır.

İşte bu kılavuzun sonuna geliyoruz. Umarım tüm konular ve açıklamalar, makine öğrenimindeki öneri motorlarında yolculuğunuza başlamanıza yardımcı olacak kadar yardımcı olur.

Blogumuzda hakkında daha fazla makale okuyun Tavsiye Motorları. 

Hâlâ herhangi bir şüpheniz varsa, sosyal medya profillerimden bana ulaşın, size yardımcı olmaktan memnuniyet duyacağım. Hakkımda daha fazlasını aşağıda okuyabilirsiniz:

Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Bilgisayarla Görme konusunda uzmanlaşmış bilgisayar bilimleri alanında lisans derecesine sahip bir Veri Bilimcisiyim. Mrinal aynı zamanda işinde beş yıllık deneyime sahip serbest çalışan bir blogcu, yazar ve inektir. Bilgisayar biliminin çoğu alanında çalışan bir geçmişe sahip olarak, şu anda Windsor Üniversitesi'nden Yapay Zeka uzmanlığı ile Uygulamalı Bilgi İşlemde Yüksek Lisans yapıyorum ve Serbest içerik yazarı ve içerik analistiyim.

Mrinal Walia'dan Tavsiye Edici Motorlar Hakkında Daha Fazlasını Okuyun:

1. Kaynaklarla En İyi 5 Açık Kaynak Makine Öğrenimi Öneri Sistemi Projesi

2. Bilgisayar Bilimi Öğrencileri için Mutlaka Denemeli Açık Kaynaklı Derin Öğrenme Projeleri

Bu makalede gösterilen medya Analytics Vidhya'ya ait değildir ve Yazarın takdirine bağlı olarak kullanılır. 

İlgili bağlantılar

Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/01/a-comprehensive-guide-on-recommendation-engines-in-2022/