Antes de começarmos a discutir as dificuldades de se criar um modelo de recomendação, vamos entender o que é um modelo de recomendação.
Um modelo de recomendação, pode-se ser explicado como “um vendedor experiente”, quando vamos em uma loja física, temos vendedores que conhecem seus produtos e clientes, e assim podem recomendar itens certeiros aos seus clientes, assim podendo aumentar as vendas e a satisfação de seus clientes.
Um modelo de recomendações deve fazer essa função de vendedor, mas aquele vendedor que realmente busca entender seus clientes e produtos, não apenas tentando te empurrar a maior quantidade de itens, mas sim indicando os itens que ele acredita que possam ser os mais interessantes aos olhos do cliente.
Aqui reside nossa primeira dificuldade. Na esfera on-line, as operações se desenrolam em uma velocidade muito superior, sem a presença física de vendedores para atender os clientes. Surge, portanto, a necessidade de um modelo capaz de atender os clientes de forma ágil e eficiente.
Para alcançarmos esse objetivo, precisamos reunir uma quantidade substancial de dados, além de realizar análises minuciosas e empregar técnicas apropriadas para desenvolver um modelo verdadeiramente eficaz. Contudo, ao lidar com esses requisitos, nos deparamos com uma das principais barreiras: o tamanho do conjunto de dados e os custos associados à sua preparação e treinamento.
Como mencionado anteriormente, é necessário coletar e analisar um extenso conjunto de dados para melhor compreender e determinar quais dados serão utilizados na construção do modelo. Uma análise criteriosa dos dados é elementary para o desenvolvimento de qualquer modelo, independentemente da técnica empregada, seja Machine Studying, Deep Studying, entre outras.
Ao desenvolver um modelo de recomendação com dados de itens disponíveis para venda, é essential analisar a relação entre esses itens, suas frequências de compra e diversos outros fatores. A natureza dessa análise pode variar dependendo do que o sistema de recomendação deve oferecer. Portanto, uma compreensão minuciosa e uma análise detalhada dos dados são essenciais nessa área.
No entanto, diante de todas essas considerações, nosso conjunto de dados tende a crescer exponencialmente, resultando em um modelo denso e pesado demais para ser treinado em muitas infraestruturas empresariais convencionais.
Para enfrentar os desafios inerentes ao desenvolvimento de projetos dessa natureza, é essential possuir um sólido conjunto de habilidades técnicas. Desde a preparação e limpeza dos dados até a seleção adequada de amostras e variáveis relevantes, cada etapa do processo requer conhecimento especializado. Portanto, torna-se indispensável para aqueles que desejam ingressar nessa área dedicar-se a estudos aprofundados e manter-se atualizado por meio de recursos valiosos, como artigos especializados.
Em meu perfil, você encontrará uma variedade de artigos sobre inteligência synthetic e Machine Studying, fornecendo insights e orientações essenciais para o desenvolvimento de projetos bem-sucedidos.
Criar modelos de recomendação on-line eficazes é um desafio muito complexo, mas as recompensas são imensas. Ao superar os desafios com soluções inovadoras e estratégias inteligentes, as grandes lojas podem oferecer experiências de compra personalizadas, aumentar a conversão e fidelizar clientes, impulsionando o sucesso no mercado digital competitivo.
