Wie funktioniert das technisch?
Unüberwacht
Die Algorithmen der Empfehlungsmaschine benötigen nur wenige oder gar keine Trainingsdaten und gehören damit zur Familie der unüberwachten Algorithmen. Der zu „empfehlende“ Wert wird vom nächstgelegenen Datenpunkt übernommen. Dies bedeutet, dass die zur Berechnung dieses Punktes verwendete Distanzfunktion eine entscheidende Komponente ist. Genau wie bei anderen KI- und Deep Learning-Algorithmen sind verschiedene Distanzfunktionen und Konfigurationen möglich, unabhängig davon, ob sie mit ergänzenden Clustering- oder Klassifizierungsalgorithmen kombiniert werden. Die Auswertung dieser Kombinationen wird von Trendskout Auto ML selbstständig durchgeführt.
Empfehlung vs. Klassifizierung
Empfehlungsmaschinen werden eingesetzt, wenn es viele verschiedene Arten von Inhalten, Produkten oder Dienstleistungen gibt, die vorgeschlagen werden können. Ist diese Zahl begrenzt, ist eine Klassifizierungsanalyse besser geeignet, sie erfordert jedoch eine Trainingsphase.
