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Machine Learning: come funziona il sistema di raccomandazione?

Machine Learning: come funziona il sistema di raccomandazione?

Machine Learning: come funziona il sistema automatico di raccomandazione per i suggerimenti? Scopriamolo insieme!

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Machine Learning: come funziona il sistema di raccomandazione?

Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale e si basa sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni affidabili.

L’apprendimento automatico nasce dalla teoria che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici con il minimo intervento dell’uomo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati. Utilizza algoritmi che imparano dai dati in modo iterativo: più i modelli sono esposti ai dati, più sono in grado di adattarsi in modo autonomo.

Questa scienza sta acquisendo un nuovo slancio in vari settori. Pensiamo ad esempio agli e-commerce come Amazon o alle piattaforme come Netflix. Vi siete mai chiesti come vengono creati i suggerimenti personalizzati? La risposta è: tramite il Machine Learning.

L’algoritmo che sta alla base dei consigli è un algoritmo matematico di collaborative filtering in grado di prevedere quali potrebbero essere i desideri del singolo utente sulla base della similarità con gli altri clienti. Per ottenere questi risultato, bisogna lavorare su dati ripuliti e sulla base di regole predeterminate. In questo modo si può costruire un motore di raccomandazione efficace con il minimo intervento degli esseri umani.

Machine Learning all’interno del servizio di Wrebby

Come abbiamo visto, i sistemi di raccomandazione sono alla base di molti servizi che consultiamo giornalmente.

La loro presenza e il loro utilizzo è ampiamente utilizzato da parte di importanti player e spesso costituisce la ragione stessa del loro successo globale.

Il nostro modello predittivo dei contenuti permetterà ai partecipanti non solo di poter vivere esperienze personalizzate in base alle proprie visite espositive, ma offrirà anche contenuti basati sugli interessi di altri profili simili, proprio attraverso l’impiego di un sistema di raccomandazione.

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