レコメンデーションシステムにおける機械学習の応用

機械学習（Machine Learning）、技術の分野だけでなく、物理学、化学、医学などの関連性の低い多くの分野でも、高い適用性で長年に渡って技術熱を引き起こしてきました。現在、企業に人気のある機能の1つの機械学習はレコメンダーシステムという機能です。

👉それでも理解できない場合は、以下の記事で明らかにされているすべての機械学習のレコメンダーシステムについて明確にしましょう。

機械学習とは?

機械学習は分析モデルの構築を自動化するためのデータ分析方法です。これは、人工知能（AI）とコンピューターサイエンスの分野であり、データとアルゴリズムを使用して人間の意思決定を模倣し、人間の介入を最小限に抑えて精度を徐々に向上させることです。

レコメンデーションシステムは、一般に機械学習においてかなり幅広配列であり、2つの主要なグループを含まれています。
✅コンテンツベースのシステム（Content-based Systems）－推進項目の特性を評価する
　・製品の属性に基づいてる.
　・メディア、広告、医学などの内容が豊富な製品に強い
　・覧が絶えず更新される場合、新しい適切な製品を推奨できる
✅ 協調フィルタリング（Collaborative Filtering）－ユーザーや項目の間の相関関係に基づく項目推奨システム
　・トランザクション履歴に基づいて、ユーザーと製品間の相互作用パターンを見つける
　・製品の属性を知る必要はない
　・製品属性の範囲を超えて情報を活用することができる
　・基本的な仮定：類似のユーザーが類似製品に興味を持っている
これらは、レコメンダーシステムを設計するための2つの従来のアプローチです。近年、レコメンダーシステムは、ディープラーニング（機械学習のサブセット）を使用してユーザーの好みを予測し、正確な推奨を提供することで、よりスマートになっています。

機械学習が重要な理由は？

機械学習は、データのパターンを分析、理解、特定するための最良のツールであると言える理由は
 ・大規模な場合でも、より大きく、より複雑なデータを分析し、より正確な結果をもたらすことができるモデルを迅速かつ自動的に作成できる
・正確なモデルを構築することにより、企業は収益性の高い機会を特定したり、未知のリスクを回避したりする可能性が高くなりる
・コストと人的介入を最小限に抑える

幾つかの機械学習の用途

レコメンダーシステムで使用されることに加えて、機械学習は次のような用途を作成するために顧客分析で使用される重要なツールでもあります。
・顧客セグメントを分析する
・顧客の感情を分析する
・顧客ペルソナを予測する
・カスタマーサービス :　製品やサービスに関心のあるお客様の旅を通して、顧客が支援を必要とする多くのポイントがあります。機械学習ツールはサービスコール、チャットボットとのやり取り、顧客がサポートWebサイトにアクセスした回数、オフラインサポートのために来店した回数すべてのデータを収集して、顧客が最もサポートを必要としているものを分析する。

機械学習はますます人気があり、私たちの生活に重要な役割を果たしています。これは、顧客体験を向上させ、売上を改善し、企業の成長を促進するために顧客中心の意思決定を行うために、さまざまな分野の企業によって使用されてきました。

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