Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Vediamo alcune delle applicazioni più comuni degli algoritmi di machine learning e deep learning.
Uno dei task più diffusi nel deep learning è il task di classificazione.
È un task supervisionato che quindi parte dall'utilizzo di dati in cui si è già un input e un output.
Cosa? Qual è il fine ultimo di questo tipo di algoritmi? Lo dice la parola stessa.
Classificare gli algoritmi di classificazione prevedono per ogni individuo di una popolazione passata all'algoritmo a quale di un insieme di classi questo individuo appartiene il solito problema della spam.
Classificare una mail in spam opposto in arrivo è un tipico un tipico task da algoritmo di classificazione.
Esistono tantissimi altri esempi.
Tutto quello in cui tutti gli esempi che possono avere in mente, in cui c'e' bisogno di classificare e classificare le aziende per tipo di prodotto classificare è colore.
Tutto quello che può essere, diciamo un task di classificazione in cui si assegna un individuo ha una certa classe, una certa classe definita a priori.
Molto simile al alla classificazione è il similarità matching è anche questo un task supervisionato e fondamentalmente vi permette di individuare individui simili sulla base dei dati.
Il similarità matching è molto popolare nel marketing e l'algoritmo utilizzato per fare la raccomandazione di prodotti.
Quando viene scritto su Amazon chi ha comprato questo a telefono anche acquistato questo questo questo suggerimento è un suggerimento dato dal similarità matching.
Fondamentalmente nella raccomandazione di prodotti quello che si fa è trovare persone che sono simili a te in termini di prodotti che gli sono piaciuti e o che hanno acquistato.
Il similarità matching viene spesso confuso con la classificazione, ma i due algoritmi fanno due cose molto diverse che ho provato a sintetizzare nella slide.
Se io ho un'immagine o un immagine di un di un aereo, la classificazione mi dice prende l'immagine dell'aereo e mi dice se quello è un aereo o un treno mi classifica la foto nell'aereo dell'aereo nel nell'insieme aereo, ma non nell'insieme treno.
Il similarità matching prende due foto di due aerei diversi e mi dice che sono la stessa cosa.
L'altro task utilizza Tissi Meaux, soprattutto nel marketing che fa sempre riferimento al machine learning.
Questa volta non supervisionato è il mark il clustering.
Il clustering non è altro che un insieme di tecniche utilizzate per classificare individui o enti in gruppi, in modo che tutti gli individui all'interno dello stesso gruppo siano simili tra loro, omogenee tra loro ma eterogenei con gli altri gruppi.
In questo caso però non assegno classe a priori che faccio sì che l'algoritmo naturalmente mi divida gli individui che le sottopongo.
Non non gli chiedo una classificazione a priori, non gli passo la classificazione a priori, non gli dico quali sono le classiche mi interessano, voglio solo che i miei individui siano classificati per distanza tra di loro, quindi più vicini sono gli individui tra di loro e poi vicini può voler dire molte cose.
Dipende poi come si calcola questa distanza siamo più simili sono gli individui, tra di loro è meglio è.
Quindi gli individui molto simili saranno in uno stesso cluster.
Gli individui molto diversi saranno in classe diversi.
Vi dicevo che questo è un task estremamente utilizzato nel marketing si lamarque che tutti conosciamo un market segment station è fatto tramite algoritmi di clustering.
Il mercato può essere segmentato sulla base di informazioni demografiche e questo è un modo di fare marketing station molto classico, quindi segmentazione basate su caratteristiche demografiche o geografiche.
Ma se ci spingiamo oltre alla logica tradizionale, possiamo pensare che una market segment station molto più efficace potrebbe essere basata su dati demografici o geografici, ma anche su basi su dati provenienti da i dati delle nostre digital proprio come ad esempio i dati di acquisto, dati di navigazione nate d da dati di comportamento sul sito o anche dati di ricerche online.
Un altro tasca che è possibile fare utilizzando gli algoritmi di clustering, oltre alla segmentazione del mercato, è quello più generale della personalizzazione dell'esperienza utenti.
Quindi sono usualmente utilizzati algoritmi di clustering per, ad esempio, la personalizzazione delle strategie di e di marketing.
Sono utilizzati algoritmi di clustering per personalizzare un prodotto, quindi la personalizzazione del prodotto offerto può essere fatta tramite l'analisi dei risultati di algoritmi di clustering e così come la personalizzazione del design di un sito web o di una user interface.
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