Какие алгоритмы машинного обучения используются в системах поддержки клиентов?

В системах поддержки клиентов используются различные алгоритмы машинного обучения, среди них:

• Метод k-means. cyberleninka.ru Оптимален для больших наборов данных, но требует предварительного задания количества кластеров. cyberleninka.ru
• Алгоритм DBSCAN. cyberleninka.ru Превосходит метод k-means при работе с кластерами произвольной формы за счёт автоматического определения выбросов. cyberleninka.ru
• Иерархическая кластеризация. cyberleninka.ru Создаёт древовидную структуру сегментов, что полезно для многоуровневого анализа. cyberleninka.ru
• Нейросетевые подходы, например, самоорганизующиеся карты Кохонена (SOM). cyberleninka.ru Эффективны для визуализации высокоразмерных данных в двумерном пространстве. cyberleninka.ru
• Ансамблевые методы, такие как случайные леса или градиентный бустинг. alley-science.ru Эффективны, когда нужно комбинировать предсказания нескольких моделей для улучшения общей производительности. alley-science.ru

Выбор алгоритма зависит от специфики данных и бизнес-задач. cyberleninka.ru