Bir e-ticaret şirketi, uygulamasında kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için müşterileri satın alma geçmişlerine ve tercihlerine göre segmentlere ayırmak istiyor. Hangi makine öğrenimi yaklaşımını kullanmalılar?

E-ticaret şirketi, müşteri satın alma geçmişi ve tercihlerine göre benzer müşterileri gruplamak istediği için Kümeleme (Clustering) en uygun makine öğrenimi yaklaşımıdır. Kümeleme, denetimsiz bir öğrenme yöntemidir ve veri noktaları arasındaki doğal grupları veya yapıları keşfetmek için kullanılır. Bu sayede şirket, benzer davranışlara sahip müşteri segmentlerini otomatik olarak tanımlayabilir ve her segmente özel kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir. Sınıflandırma (Classification) ise etiketli verilere dayanarak yeni verileri önceden tanımlanmış kategorilere atamak için kullanılır, bu senaryoda yeni müşteri segmentleri oluşturmak yerine mevcut segmentlere atama yapmayı gerektirir. Regresyon (Regression) sayısal bir çıktı değeri tahmin etmek için kullanılırken, İçerik Üretimi (Content generation) metin, görüntü gibi yeni içerikler oluşturmakla ilgilidir ve bu senaryoya doğrudan uygulanamaz.