Une entreprise de commerce électronique souhaite segmenter ses clients en fonction de leur historique d'achats et de leurs préférences afin de leur offrir des expériences personnalisées dans son application. Quelle approche d'apprentissage automatique devrait-elle utiliser ?

Le clustering est la bonne approche car il s'agit d'une technique d'apprentissage non supervisé qui regroupe des points de données similaires sans étiquettes prédéfinies. Dans ce scénario, l'entreprise n'a pas de catégories de clients préexistantes, mais souhaite découvrir des segments naturels basés sur le comportement d'achat et les préférences. Le clustering identifiera ces groupes, permettant des expériences personnalisées. La classification est une approche supervisée qui nécessite des données étiquetées pour prédire une catégorie. La régression est utilisée pour prédire une valeur continue. La génération de contenu est une tâche d'apprentissage automatique différente, axée sur la création de nouveau contenu.