Jak wykorzystać uczenie maszynowe w sklepie internetowym?

Spis treści:

• Co to jest uczenie maszynowe?
• Machine Learning vs Deep Learning - czy to to samo?
• Rodzaje uczenia maszynowego
• Jak działa uczenie maszynowe?
• Przykłady wykorzystania uczenia maszynowego w eCommerce
• Dlaczego warto postawić na uczenie maszynowe w sklepie internetowym?
• Przyszłość machine learning - czy uczeniu maszynowym można ufać?
• Postawisz na machine learning w swoim eCommerce?



Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (z ang. Machine Learning) to jeden z obszarów sztucznej inteligencji, skupiający się na rozwijaniu zdolności komputerów do samodzielnego uczenia się na podstawie dostarczonych danych. W ramach tego procesu wykorzystywane są różnorodne typy danych takie jak m.in.: ciągi liczb, arkusze kalkulacyjne czy zdjęcia. Te informacje są następnie wzmacniane, przetwarzane i przekształcane w format przydatny dla odbiorcy końcowego (np. w formie analizy, wyników, obliczeń czy wykresu). Algorytmy uczenia maszynowego są projektowane przede wszystkim w celu:

• klasyfikowania danych,
• wyszukiwania wzorców,
• przewidywania wyników,
• podejmowania uzasadnionych decyzji.

Warto mieć na uwadze, że machine learning umożliwia osiągnięcie tych efektów w ramach procesu, a nie poprzez jednorazowe działanie - im więcej danych w trakcie jego trwania dostarczy się komputerowi, tym bardziej precyzyjne będą wyniki. Ten sposób zdobywania wiedzy można zestawić z nauką ludzi, którzy również muszą przetworzyć lub przeczytać konkretne dane, aby pozyskać pożądane informacje. W przypadku komputerów czas potrzebny do zakończenia tego procesu jest jednak kilkunastokrotnie szybszy.

Machine Learning vs Deep Learning - czy to to samo?

Artificial Intelligence, Machine Learning i Deep Learning to tematy, które dominują obecnie w rozmowach dotyczących nowych technologii. Choć często są używane zamiennie, to każde z nich ma swoje odrębne znaczenie. Co konkretnie je różni?

Pod pojęciem sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence, AI) kryje się ogólna idea nadawania komputerom zdolności do myślenia i podejmowania decyzji, opartej na podobieństwach do ludzkiego mózgu. Natomiast mianem Machine Learning (ML) określa się specyficzny obszar sztucznej inteligencji, który skupia się na rozwijaniu algorytmów i modeli, pozwalających komputerom na samodzielne uczenie się na podstawie dostarczonych danych. Z kolei Deep Learning (DL) to konkretna technika Machine Learning, w której skomplikowane sieci neuronowe są używane do analizy i przetwarzania informacji.

Główną różnicą między Machine Learning a Deep Learning jest stopień skomplikowania modeli używanych do przetwarzania informacji. W tradycyjnym uczeniu maszynowym programiści ręcznie wybierają cechy, na których opierają model. W przypadku Deep Learning modele są zdolne do automatycznego wydobycia cech z danych, co pozwala na bardziej zaawansowaną analizę informacji.



Rodzaje uczenia maszynowego

W zależności od oczekiwanych efektów czy stopnia złożoności projektu uczenie maszynowe wykorzystuje różnorodne podejścia, które pozwalają osiągnąć pożądane cele. Można wyróżnić 4 kluczowe rodzaje Machine Learning, czyli:

• uczenie nadzorowane - algorytm “uczy się” na podstawie z góry określonych przez człowieka etykiet i podpowiedzi (danych treningowych), porównując przewidywania z rzeczywistymi wynikami. Na przykład w procesie rozpoznawania obrazów, aplikacja otrzyma zbiór zdjęć z podpisami (etykietami). Na tej podstawie algorytm będzie się uczył identyfikowania wzorców i samodzielnego przewidywania etykiet w przyszłości.
• uczenie nienadzorowane - w tym przypadku AI nie otrzymuje żadnej formy pomocy. Samodzielnie organizuje dane i odnajduje wzorce w zbiorze danych. Przykładem może być grupowanie klientów na podstawie ich zakupów bez wcześniejszych informacji o preferencjach.
• uczenie częściowo nadzorowane - to hybrydowe podejście, gdzie algorytm jest uczony na podstawie kombinacji danych oznaczonych i nieoznaczonych. Często spotykane w przypadku, gdy zebranie w pełni oznaczonych danych jest nadmiernie skomplikowane lub zbyt kosztowne.
• uczenie ze wzmocnieniem - ten sposób uczenia można porównać do tzw. metody prób i błędów. System AI jest umieszczony w dynamicznym środowisku, gdzie samodzielnie podejmuje decyzje i obserwuje ich konsekwencje. Na podstawie tych konsekwencji może wprowadzać poprawki, które pomagają doskonalić proces. Ten typ uczenia wykorzystywany jest chętnie przy tworzeniu dynamicznych cenników czy personalizacji oferty.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe, korzystając z matematycznych modeli danych, wykorzystuje różnorodne technologie, które umożliwiają komputerom efektywną naukę bez konieczności formułowania bezpośrednich instrukcji. W praktyce do tworzenia tych modeli powszechnie używa się języka Python. Stanowi on popularny wybór ze względu na uniwersalność, elastyczność, przejrzystość oraz bogatą gamę bibliotek i frameworków (gotowych fragmentów kodów) ułatwiających tworzenie aplikacji machine learningowych. Ponadto do implementacji matematycznych modeli wykorzystuje się także:

• systemy obsługi Big Data - do przechowywania i przetwarzania dużej ilości danych np. Apache Hadoop czy Apache Spark,
• technologie chmurowe - oferujące zasoby obliczeniowe i usługi potrzebne do przeprowadzania operacji uczenia maszynowego w skalowalny sposób np. Amazon Web Services lub Microsoft Azure,
• narzędzia do przetwarzania języka naturalnego - pozwalają na pracę z językiem naturalnym m.in. Natural Language Toolkit (NLTK).

Te technologie stanowią jedynie fundament dla skutecznej implementacji projektów z zakresu uczenia maszynowego. W zależności od stopnia skomplikowania czy specyfiki projektu, istnieje szereg innych technologii w ramach stacku technologicznego (zestawu technologii niezbędnych do stworzenia danego projektu) potrzebny do ich wdrożenia może się różnić, przybierając coraz bardziej złożone formy.



Przykłady wykorzystania uczenia maszynowego w eCommerce

Najczęstszym sposobem wykorzystania Machine Learningu w sklepach internetowych jest dostosowywanie oferty do indywidualnych potrzeb klienta. Analiza danych zakupowych i preferencji przy użyciu algorytmów rekomendacyjnych pozwala na dostarczanie spersonalizowanych propozycji produktów oraz wyświetlanie komunikatów skierowanych bezpośrednio do danego użytkownika. Takie podejście zwiększa szansę na dokonanie transakcji. Równie ważne z tej perspektywy jest także dynamiczne ustalanie cen, które dopasowuje ceny na podstawie danych rynkowych, cen konkurencji, a także przyjętej strategii (sklep może ustalić np. minimalną cenę produktów jako nie niższą niż wydatek poniesiony na ich zakup/produkcję wraz z określoną marżą). Ciągłe śledzenie ruchu i działań użytkowników pozwala też wykrywać niepokojące anomalia we wzorcach zachowań, które mogą stanowić próby potencjalnego oszustwa. Takie działania zwiększają także bezpieczeństwo platformy.

Innym obszarem, w którym uczenie maszynowe odgrywa kluczową rolę, jest wdrażanie systemów ERP (Enterprise Resource Planning) do sprawnego zarządzania zasobami przedsiębiorstwa. Algorytmy AI efektywnie zarządzają i organizują różne obszary funkcjonowania firmy, obejmujące między innymi:

• precyzyjne prognozowanie popytu na produkty, umożliwiające zoptymalizowanie zarządzania zapasami i kontrolę nad skalą sprzedaży,
• planowanie produkcji w celu zwiększenia efektywności linii produkcyjnych.
• wspieranie procesów decyzyjnych poprzez identyfikację kluczowych informacji i potencjalnych ryzyk.

Uczynienie maszynowe wykorzystywane jest nie tylko w celu poprawy efektywności przedsiębiorstwa od wewnątrz, ale stanowi także cenne narzędzie w kształtowaniu doświadczeń zakupowych konsumentów. W tym celu sklepy online wykorzystują takie narzędzia jak np.:

• inteligentne wyszukiwarki - potrafią przewidywać intencje zakupowe, np. pioretyzując wcześniej przeglądane produkty w wynikach wyszukiwania,
• chatboty - pomagają w rozwiązywaniu problemów oraz wątpliwości w czasie rzeczywistym, bazując na ruchu użytkownika na stronie (np. jeśli klient poszukuje formularza reklamcji, chatbot doradzi przejście na konkretną podstronę, gdzie możliwe będzie dokonanie zwrotu),
• contextual shopping - innowacyjne podejście do zakupów online, gdzie klient może nabywać produkty bezpośrednio np. podczas oglądania wideo, dzięki zdolności machine learning do identyfikowania produktów w treściach multimedialnych.
• narzędzia do zarządzania logistyką - optymalizują proces dostawy, skracając czas potrzebny na dostarczenie przesyłki do klienta. System oparty na sztucznej inteligencji może analizować wiele zmiennych, takich jak bieżący ruch drogowy, prognozy pogody, dostępność produktów w magazynach i preferencje klientów, aby zoptymalizować trasę dostawy.



Dlaczego warto postawić na uczenie maszynowe w sklepie internetowym?

1.7 biliona dolarów - zgodnie z wynikami analiz McKinsey Insights przewiduje się, że właśnie tyle dodatkowego zysku może generować wykorzystanie narzędzi AI w handlu. To tylko jeden z licznych argumentów, by zainwestować w uczenie maszynowe w swoim eCommerce. Postawienie na rozwiązania z zakresu machine learning to inwestycja, która może przynieść korzyści w postaci:

• redukcji kosztów - wdrożenie machine learning w sklepie internetowym umożliwia automatyzację wielu procesów, co prowadzi do redukcji kosztów operacyjnych.
• zwiększonych zysków- poprzez optymalizację procesów, personalizację ofert oraz skuteczne zarządzanie cenami, uczenie maszynowe przyczynia się do zwiększenia zysków sklepu internetowego.
• zmniejszenia ryzyka błędów - zaawansowane algorytmy eliminują ryzyko powstania ludzkich błędów i omyłek w różnych obszarach funkcjonowania sklepu internetowego.
• poprawy obsługi klienta - pozyskiwanie istotnych informacji o klientach sprzyja budowaniu silniejszych relacji i zwiększa lojalność klientów.

Wdrożenie rozwiązań machine learningowych to ważna decyzja, która może przynieść długoterminowe korzyści dla sklepu internetowego, czyniąc go bardziej konkurencyjnym, efektywnym i dostosowanym do dynamicznych wymagań współczesnego rynku eCommerce.

Przyszłość machine learning - czy uczeniu maszynowemu można ufać?

“Dlaczego mnie okłamałeś?” - okazuje się, że takie zapytanie można skierować także do modelu językowego AI. Zdarza się, że algorytmy sztucznej inteligencji generują fałszywe informacje, wprowadzają w błąd lub snują własne opowieści. Doskonałym tego przykładem jest eksperyment przeprowadzony przez New York Times, w którym redaktorzy poprosili ChatGPT o przedstawienie relacji ze spotkania Jamesa Joyce'a i Włodzimierza Lenina. Robot dokładnie opisał szczegóły wydarzenia, które w rzeczywistości nigdy nie miało miejsca. Jak to możliwe?

Sytuacje, w których systemy AI takie jak np. ChatGPT czy Bard podają nieprawdziwe informacje, określa się mianem “halucynacji AI”. To zjawisko polega na tym, że model AI generuje wyniki niezgodne z żadnymi wzorcami czy danymi, na podstawie których był uczony. Obecnie trudno określić, z czego wynika ten problem - może on wiązać się z błędną interpretacją pytań, nieprawidłowym przeszkoleniem lub brakiem zdolności do kontekstualizacji promptów. Nie jest też pewne, czy w przyszłości uda się całkowicie wyeliminować to zjawisko. Jedno jest jednak pewne - zgodnie z definicją, jakość wyników uczenia maszynowego będzie wzrastać wraz z ilością dostarczanych danych. Z tego względu warto korzystać z narzędzi AI, pamiętając o tym, że nadzór i weryfikacja ich pracy przez człowieka jest wciąż niezbędna. W ten sposób można czerpać korzyści z sztucznej inteligencji, unikając nadmiernej automatyzacji, która może prowadzić do generowania mylących informacji i błędów (które paradoksalnie komplikują zarządzanie biznesem).

Postawisz na machine learning w swoim eCommerce?

Modele uczenia maszynowego pochłaniają coraz większe ilości danych, nieustannie udoskonalając swoje umiejętności. Tym samym bez wątpienia stanowią kluczowy element przyszłości eCommerce. Machine Learning umożliwia efektywną personalizację ofert (a tym samym poprawę doświadczeń zakupowych), ale także skuteczną optymalizację procesów i zarządzania sklepem internetowym. Wartość dodana płynąca z uczenia maszynowego jest więc widoczna zarówno w poprawie zewnętrznych działań (czyli kierowanych do klienta), jak i tych wewnętrznych (związanym z prowadzeniem działalności online). Wszystko wskazuje na to, że decyzja o wdrożeniu machinne learningu w Twoim e-sklepie powinna być jedynie pozytywna. Jeśli jednak masz jakieś pytania lub wątpliwości, chętnie na nie odpowiemy!