Einfacher Einsatz einer Recommendation Engine (Empfehlungsmaschine) mithilfe von Trendskout AutoML

Empfehlungen sind eine integral unterstützte KI-Funktion auf der Trendskout-Plattform. Eine Empfehlungsmaschine – d. h. das System, das die Empfehlungen ausspricht – wird verwendet, um hyperpersonalisierte Dienste, Inhalte oder Produkte vorzuschlagen.

Empfehlungsmaschinen können durch verschiedene Arten von Klassifizierungs- und Clustering-Algorithmen unterstützt werden, die so implementiert werden, dass sie einen bestimmten Dienst oder ein bestimmtes Produkt empfehlen können. Dazu werden häufig Distanzfunktionen verwendet, bei denen für einen bestimmten Datenpunkt (z. B. einen Besucher auf einer Website) ein anderer, nächstgelegener „Datenpunkt“ (z. B. der relevanteste Blogbeitrag) ermittelt wird.

Anwendungsbeispiele

Leistungsstarke KI-Plattform in der Cloud

Neben spezifischen Modulen für Medienunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.

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Verbinden

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Analysieren

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Empfehlung

Die Empfehlung ist eine der Funktionen der Trendskout KI-Flussanalyse.

Automatisieren

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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.

Empfehlung + Trendskout

Empfehlungsalgorithmen sind keine eigenständigen Algorithmen, sondern werden durch Kombinationen von KI- und Deep Learning-Techniken gebildet. Das bedeutet, dass eine große Anzahl verschiedener Algorithmuskonfigurationen mit jeweils spezifischem Hypertuning möglich ist. Trendskout führt die Auswahl dieser Algorithmen und deren Hypertuning selbstständig durch und bietet die Empfehlung als sofort nutzbare KI-Funktion an.

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