한 전자상거래 회사가 앱에서 개인화된 경험을 제공하기 위해 구매 이력과 선호도에 따라 고객을 분류하고자 합니다. 어떤 머신러닝 접근 방식을 사용해야 할까요?

고객을 구매 이력과 선호도에 따라 그룹으로 분류하는 것은 클러스터링의 전형적인 예입니다. 클러스터링은 레이블이 없는 데이터를 기반으로 유사한 데이터 포인트를 자동으로 그룹화하는 비지도 학습 기법입니다. 이를 통해 전자상거래 회사는 고객 세그먼트를 식별하고 각 세그먼트에 맞는 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 분류(Classification)는 미리 정의된 범주로 데이터를 할당하는 지도 학습 기법으로, 여기서는 적절하지 않습니다. 회귀(Regression)는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 콘텐츠 생성(Content generation)은 새로운 콘텐츠를 만드는 것과 관련이 있어 고객 분류와는 거리가 멉니다.