Strona główna / blog / Jak AI decyduje, co nam się podoba
Jak AI decyduje, co nam się podoba

Poruszone tematy:

Skąd Netflix wie, jakie seriale lubisz oglądać? Dlaczego sklep internetowy podpowiada Ci produkty, które mogą Cię zainteresować? To zasługa systemów rekomendacji, które dzięki sztucznej inteligencji potrafią przewidzieć Twoje preferencje. Poznaj sekrety ich działania i przekonaj się, jak bardzo wpływają na Twoje codzienne wybory.

Lata 90. XX wieku - nieśmiałe początki systemów rekomendacji

Pierwsze systemy rekomendacji pojawiły się już w latach 90. XX wieku. Początkowo opierały się one głównie na filtrowaniu kolaboratywnym - analizowały preferencje wielu użytkowników, szukając podobieństw. Jeśli ktoś lubił te same filmy, co Ty, system zakładał, że spodoba Ci się też inny film, który ta osoba wysoko oceniła.

Takie podejście miało jednak swoje ograniczenia. Przede wszystkim wymagało dużej liczby użytkowników, żeby rekomendacje były trafne. Poza tym nie radziło sobie dobrze z nowymi produktami, które nie miały jeszcze wielu ocen.

Jak AI decyduje co nam się podoba

Rozwój systemów rekomendacji

Z czasem systemy rekomendacji stawały się coraz bardziej zaawansowane. Zaczęły wykorzystywać nie tylko oceny, ale też inne dane o użytkownikach takie jak:

  • historia zakupów;
  • przeglądane strony;
  • czas spędzony na oglądaniu produktu;
  • dane demograficzne - wiek, płeć czy miejsce zamieszkania.

Dzięki temu możliwa była lepsza personalizacja rekomendacji. System mógł na przykład zauważyć, że często kupujesz książki określonego autora albo że interesują Cię kosmetyki naturalne. Takie informacje pozwalały mu trafniej dobierać produkty specjalnie dla Ciebie.

Systemy rekomendacji dzisiaj

Współczesne systemy rekomendacji to potężne narzędzia, które wykorzystują ogromne ilości danych i zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Potrafią analizować nie tylko Twoje zachowania, ale też treść produktów - na przykład opisy, tagi czy zdjęcia.

Dzięki temu rekomendacje stają się coraz bardziej trafne - tak, że często zaskakują odbiorców. System może polecić Ci książkę w Twoim ulubionym gatunku, ale nieznanego Ci wcześniej autora, albo zasugerować przepis na danie kuchni, którą lubisz, ale z nietypowym składnikiem.

Systemy rekomendacji stale się uczą i dostosowują do Twoich preferencji. Im więcej z nich korzystasz, tym lepiej poznają Twój gust i tym celniej trafiają w Twoje potrzeby.

Skonsultuj z nami swój pomysł.

Dlaczego systemy rekomendacji są dziś tak ważne?

Dziś mamy dostęp do ogromnej ilości informacji, produktów i usług. Przeszukiwanie tego ogromu danych w poszukiwaniu czegoś interesującego bywa czasochłonne i frustrujące. Jak może Ci w tym pomóc dobry system rekomendacji?

Najważniejsze zalety takich systemów to:

  • oszczędność czasu - nie musisz przeglądać setek produktów, ponieważ system podpowiada Ci te najlepsze;
  • odkrywanie nowości - rekomendacje pomagają poznawać nowe marki i produkty;
  • dopasowane oferty - dzięki personalizacji propozycje systemu są bliższe Twoim gustom i potrzebom;
  • wygoda - rekomendacje często pojawiają się same, bez konieczności wpisywania zapytań w wyszukiwarkę.

Systemy rekomendacji to nieoceniona pomoc w erze nadmiaru informacji. Dlatego cieszą się coraz większą popularnością zarówno wśród użytkowników, jak i właścicieli serwisów internetowych.

Podstawy uczenia maszynowego w systemach rekomendacji

Sercem systemów rekomendacji są algorytmy uczenia maszynowego. To dzięki nim komputer potrafi wyciągać wnioski z danych o Twoich preferencjach i znajdować pasujące produkty. Przyjrzyjmy się bliżej kilku najważniejszym pojęciom.

Algorytm k-najbliższych sąsiadów (k-NN)

Popularnym algorytmem wykorzystywanym w systemach rekomendacji jest algorytm k-najbliższych sąsiadów (k-NN). Polega on na znalezieniu k użytkowników najbardziej podobnych do Ciebie pod względem preferencji, czyli Twoich najbliższych sąsiadów (NN). Następnie AI poleca Ci produkty, które oni lubią, a których Ty jeszcze nie znasz.

Załóżmy, że ostatnio oglądałeś na Netflixie same filmy dokumentalne. Algorytm k-NN znajdzie innych użytkowników, którzy też często wybierają ten gatunek. Jeśli większość z nich lubi jakiś serial, którego jeszcze nie widziałeś, system Ci go zarekomenduje.

Logika rozmyta

W przeciwieństwie do klasycznej logiki, gdzie coś może być tylko prawdą albo fałszem (0 albo 1), logika rozmyta dopuszcza stany pośrednie. Jak to się ma do rekomendacji na stronach internetowych? Logika rozmyta pozwala określić, w jakim stopniu dany produkt pasuje do Twoich upodobań.

Powiedzmy, że lubisz thrillery, ale niekoniecznie horrory. Dla systemu opartego na logice rozmytej thriller będzie w dużym stopniu zgodny z Twoimi preferencjami (na przykład w 70%), a horror już w mniejszym (na przykład w 30%).

Rozpoznawanie obrazów

Współczesne systemy rekomendacji potrafią też analizować obrazy, na przykład zdjęcia produktów. Wykorzystują do tego sieci neuronowe, które "rozpoznają" co znajduje się na zdjęciu.

Wystarczy, że obejrzysz w sklepie internetowym kilka sukienek w kwiaty. System przeanalizuje zdjęcia tych sukienek i zrozumie, że interesuje Cię taki wzór. Następnie będzie w stanie znaleźć inne ubrania w kwiaty i Ci je zaproponować.

Możliwości sztucznej inteligencji nie kończą się na rozpoznawaniu konkretnych obiektów na zdjęciach. Rozumie ona też bardziej abstrakcyjne pojęcia - jak kolory, nastrój czy styl. Dzięki temu opisy obrazów są bardziej szczegółowe i lepiej odzwierciedlają ich zawartość.

Jak AI decyduje co nam się podoba

Przykładowy algorytm rekomendacji oparty na tagach

Przyjrzyjmy się bliżej jednemu z algorytmów - rekomendacjom opartym na tagach. Oto jak krok po kroku może wyglądać jego działanie.

  1. Opisanie produktów tagami - każdy produkt (np. ubranie, film, książka) jest opisany zestawem tagów, czyli słów kluczowych. Mogą one określać kategorię ("sukienka", "komedia"), cechy ("bawełna", "romantyczny") czy przeznaczenie produktu ("lato", "wieczór"). Tagi mogą być dodawane ręcznie lub automatycznie - na podstawie analizy zdjęcia.
  2. Zebranie danych o Twoich preferencjach - system śledzi, jakie produkty oglądasz, kupujesz, oceniasz. Na podstawie tagów tych produktów tworzy Twój profil preferencji.
  3. Określenie siły preferencji - system analizuje Twoje działania: co oglądasz, kupujesz, jak długo i jak często. Jeśli zazwyczaj wybierasz produkty opisane konkretnym tagiem, AI uznaje, że ten tag Cię interesuje. Im częściej kupujesz produkty z danym tagiem, tym większa jego waga w Twoim profilu.
  4. Filtrowanie tagów - system usuwa tagi, które są dla Ciebie mało istotne, tj. pojawiały się w produktach, które oglądasz tylko przelotnie.
  5. Znalezienie pasujących produktów - AI przeszukuje bazę produktów i znajduje te, które najlepiej pasują do Twojego profilu preferencji. Czyli te mające najwięcej tagów, które lubisz bardziej od pozostałych.
  6. Prezentacja rekomendacji - wybrane artykuły są Ci przedstawiane jako "produkty wybrane specjalnie dla Ciebie". Często system wyjaśnia, dlaczego uznał, że mogą Ci się spodobać (na przykład "podobne do ostatnio oglądanych").
  7. Uczenie się na podstawie reakcji - sztuczna inteligencja obserwuje, jak reagujesz na rekomendacje, to znaczy, czy klikasz w proponowane produkty, jak długo je oglądasz i czy je kupujesz. Na tej podstawie aktualizuje Twój profil preferencji i dostosowuje przyszłe propozycje.

Rekomendacje oparte na tagach to złożony proces, który wymaga ciągłego zbierania i analizowania danych oraz uczenia się na podstawie Twoich reakcji. Wszystko po to, by jak najtrafniej przewidzieć, co może Ci się spodobać i ułatwić znalezienie idealnych produktów.

Jak AI decyduje co nam się podoba

Gotowe narzędzia do automatycznego tagowania

Imagga to serwis, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy obrazów. Wystarczy, że wgrasz do niego zdjęcie produktu, a on zwróci Ci listę pasujących tagów. Narzędzie potrafi także rozpoznawać bardziej złożone i nieoczywiste aspekty takie jak dominująca kolorystyka, nastrój czy rodzaj przedstawianej aktywności.

Dzięki takim narzędziom tworzenie opisów produktów na potrzeby systemów rekomendacji jest dużo prostsze i szybsze. Sklepy internetowe mogą łatwo tagować swoje produkty, co później przekłada się na trafniejsze rekomendacje dla użytkowników.

Systemy rekomendacji to potężne narzędzia, które dzięki sztucznej inteligencji potrafią trafnie przewidzieć, co nam się spodoba. Ich działanie opiera się na zaawansowanych algorytmach uczenia maszynowego, analizie ogromnych ilości danych oraz automatycznym rozpoznawaniu obrazów.

Warto mieć świadomość, jak one działają. Dzięki temu lepiej zrozumiesz, skąd biorą się proponowane nam treści. Uzbrój się wiedzę, która pozwoli Ci bardziej świadomie korzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji w codziennym życiu.

sztuczna inteligencjauczenie maszynowepersonalizowane akcesoriasystemy rekomendacjialgorytmy rekomendacyjnealgorytm rekomendacji oparty na tagachfiltracja kolaboratywnanarzędzia do automatycznego tagowania automatyczne tagowanieanaliza preferencjidopasowanie produktów
Ta strona używa plików cookiesPolityka PrywatnościJak wyłączyć cookiesCyberbezpieczeństwo
OK