Steve Jobs đã nói, "Mọi người thường không biết họ muốn gì cho đến khi bạn cho họ xem" Tuyên bố này có ý nghĩa, đặc biệt là trong thời đại ngày nay khi chúng ta ngày càng có nhiều lựa chọn hơn Người tiêu dùng ngày nay có sẵn rất nhiều sản phẩm chỉ bằng một cú nhấp chuột Vô số lựa chọn này đôi khi có thể gây nhầm lẫn, cản trở và gây hại nhiều hơn là có lợi

Ví dụ: nếu một công ty cung cấp tỷ lệ kèo cá cược bóng đá triệu sản phẩm trên trang web của mình, làm thế nào người tiêu dùng có thể tìm thấy những sản phẩm mới và hấp dẫn? Sẽ thật tuyệt nếu các công ty có thể đưa ra sự lựa chọn cho tất cả người tiêu dùng dựa trên lịch sử mua tỷ lệ kèo cá cược bóng đá trước đây của họ? Điều này không chỉ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian mà còn cho phép bạn cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cho người tiêu dùng

Bộ lọc được tùy chỉnh bằng công nghệ máy học như vậy được gọi là hệ thống đề xuấtAI không cần người láicó thể xây dựng một hệ thống khuyến nghị

Hệ thống khuyến nghị

Hệ thống khuyến nghị cố gắng giới thiệu sản phẩm và dịch vụ cho mọi người

Theo một cách nào đó, hệ thống cố gắng thu hẹp lựa chọn của mọi người bằng cách đưa ra các đề xuất mà mọi người có nhiều khả năng mua hoặc sử dụng hơn Ngày nay, nhiều công ty đang sử dụng nó trong hệ thống đề xuất của họNgười dùngcho phép bạn khám phá nội dung mới trên trang web của họ

Ưu điểm của việc sử dụng hệ thống đề xuất

Hệ thống đề xuất hiệu quả cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa nội dung và sản phẩm cho người tiêu dùng Điều này làm tăng sự tham gia của khách tỷ lệ kèo cá cược bóng đá, từ đó làm tăng doanh số bán tỷ lệ kèo cá cược bóng đá Các công ty có thể tận dụng loại hệ thống đề xuất này bao gồm:

Các loại hệ thống khuyến nghị

Ngành công nghiệp ngày nay sử dụng nhiều loại hệ thống đề xuất khác nhau

Tuy nhiên, quyết định quan trọng là quyết định loại nào phù hợp với nhu cầu của bạn và dữ liệu nào có sẵn Sự lựa chọn chủ yếu phụ thuộc vào các điểm sau:

• Bạn muốn chỉ định điều gì?
• Dữ liệu có những mối quan hệ nào?

Các phương pháp phổ biến được sử dụng để đưa ra đề xuất bao gồm:

1.Lọc dựa trên nội dung

Lọc dựa trên nội dung là đề xuất sản phẩm dựa trên thuộc tính sản phẩm Đề xuất lọc dựa trên nội dung sử dụng thông tin trong quá khứ của một người để xác định các lựa chọn mà họ nhìn thấy Những hệ thống như vậy tìm kiếm những điểm tương đồng giữa các mặt tỷ lệ kèo cá cược bóng đá và sản phẩm mà một người đã mua hoặc thích trong quá khứ và đề xuất các lựa chọn trong tương laiNgười dùngthích ngày xưa

Hình trên(Nguồn)làNgười dùngthích một cuốn sách trong danh mục "Văn học", sau đó là cuốn sách cùng danh mụcNgười dùnglà hợp lý Bạn cũng nên giới thiệu những cuốn sách của cùng một tác giả được phát hành trong cùng năm

2Lọc cộng tác

Lọc cộng tác rất nhiềuNgười dùngvà khách tỷ lệ kèo cá cược bóng đá đề xuất các sản phẩm được đề xuất Lọc cộng tác làNgười dùngvà các mặt tỷ lệ kèo cá cược bóng đá, tương tự như "Khách tỷ lệ kèo cá cược bóng đá mua mặt tỷ lệ kèo cá cược bóng đá này cũng đã mua"Người dùngthích những thứ tương tự

3 Lọc lai

Lọc dựa trên nội dung và lọc cộng tác đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng và có thể đạt được hệ thống tốt hơn bằng cách kết hợp nhiều thuật toán, được gọi là lọc kết hợp Lọc kết hợp sử dụng cả dữ liệu mặt tỷ lệ kèo cá cược bóng đá và dữ liệu giao dịch để đưa ra khuyến nghị

Ví dụ: trong hình ảnh bên dưới, chúng tôi không chỉ đề xuất mọi người dựa trên thói quen đọc và tìm kiếm của họ mà còn đề xuất những cuốn sách có đặc điểm tương tự (dựa trên nội dung)

AI không cần người lái
AI không cần người lái H2Olà trí tuệ nhân tạo dành cho máy học tự động (AI)AI không cần người láitự động hóa các quy trình làm việc về khoa học dữ liệu và máy học khó nhất, bao gồm kỹ thuật tính năng, xác thực mô hình, điều chỉnh mô hình, lựa chọn mô hình và triển khai mô hình

Tiêu đề gốc

(Chính thức)Blog H2Oai

Parul Pandey