Некоторые практические применения обучения без учителя (Unsupervised Learning) в сфере маркетинга и рекомендаций:

Сегментация аудитории. 14 Алгоритмы кластеризации позволяют разделить клиентов на группы с похожими характеристиками. 1 Это помогает создавать более таргетированные маркетинговые предложения для каждой из групп. 1

Анализ поведения пользователей. 1 Обучение без учителя позволяет обнаруживать необычные паттерны в данных, что может быть полезным для выявления новых трендов или аномалий в поведении покупателей. 1

Оптимизация рекламных стратегий. 1 С помощью кластеризации можно определить, какие комбинации рекламных каналов и сообщений наиболее эффективны для различных сегментов аудитории. 1

Рекомендательные системы. 24 Многие рекомендательные системы используют обучение без учителя. 2 Они объединяют товары и пользователей в группы по схожим признакам и находят, что может быть интересно конкретному человеку — даже если у него нет истории покупок. 2

Поиск похожих аудитории. 3 Модель обучения без учителя может использоваться для поиска потенциальных клиентов, которые очень похожи на уже имеющихся у бизнеса ценных покупателей. 3

Например, в онлайн-магазине можно использовать обучение без учителя для создания рекомендательной системы, которая предлагает пользователям товары на основе их предыдущих покупок и поведения на сайте. 4