Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, состоящий из нескольких характеристик:
customerId, actionDay1, SalesDay1, actionDay20, SalesDay20, actionDay30, SalesDay30
Действие может быть:
- звонок
- электронная почта
- личная встреча
- ничего
продажи: сумма продаж в $
Моя цель заключается в том, чтобы предсказать наилучшее действие, которое мы должны предпринять в любой из дней (1, 20 или 30), чтобы продать больше.
Некоторые клиенты предпочитают электронную почту, некоторые предпочитают, чтобы им звонили каждый раз, другие предпочитают не контактировать, но покупать.
Паттерн различается для каждого клиента. Моей первой мыслью было применить обучение с подкреплением для этой задачи, но я столкнулся с трудностью в создании подходящей среды, а также функции награды. Обучение с подкреплением работает без данных, и модель будет разной для каждого клиента. Я хотел бы иметь модель, которая могла бы аппроксимировать поведение всех клиентов, используя имеющийся у меня набор данных.
У кого-нибудь есть идеи, как я могу подойти к этой задаче, используя обучение с подкреплением или что-то другое, например, рекуррентные нейронные сети?
Я не уверен, подходит ли обучение с подкреплением для этой задачи. Модель с подкреплением нуждается в симулированной среде “игры”, где она может взаимодействовать и выбирать действия сначала случайным образом. Но реальные реакции клиентов трудно смоделировать, и вы не хотите, чтобы модель случайно отправляла спам-электронные письма до того, как она будет обучена.
Существуют другие способы обучения модели для рекомендации действия на основе существующих данных. Если вы хотите упростить задачу, вы можете выполнить регрессию для оценки влияния каждого действия на вероятность продажи. Если у вас есть больше данных и вы хотите создать более сложную систему, возможно, изучите рекомендательные системы (Netflix, Amazon и т.д.)
Ответ или решение
Теория
Вас интересует задача выбора оптимального действия для увеличения продаж на основе имеющихся данных. Рассмотрим подходы, которые могут помочь в решении этой задачи: усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Оба метода имеют свои особенности, преимущества и недостатки.
Усиленное обучение предполагает наличие агента, который взаимодействует с окружением и на основе полученных вознаграждений обучается выбирать действия, максимизирующие выигрыш. Ваша проблема в проектировании среды и функции вознаграждения является обычной для RL-систем, особенно в контексте, где тестирование реальных реакций клиентов может быть нецелесообразным.
Рекуррентные нейронные сети хорошо работают с последовательными данными, такими как временные ряды, и могут быть использованы для предсказания результатов на основе исторических данных. Однако RNN требуют большого объема данных и времени на обучение, и их сложно интерпретировать.
Пример
Предположим, вы хотите предсказать, каково оптимальное действие (например, звонок, электронное письмо или личная встреча), чтобы максимизировать продажи для конкретного клиента по конкретным дням. Ваши данные включают такие атрибуты, как ID клиента, действия и продажи за день. Эти данные являются дискретными и разреженными, что добавляет сложности в их интерпретации.
Применение
1. Рекомендательные системы
Для решения вашей задачи вы можете рассмотреть подходы, используемые в рекомендательных системах. Они не требуют явного моделирования окружения, как в RL, и могут предложить более предсказуемое поведение модели.
- Методы коллаборативной фильтрации и контентной фильтрации помогут в рекомендациях, что испытано на практике в платформах, таких как Netflix и Amazon.
- Гибридные рекомендательные системы могут объединять разные подходы и учитывать предпочтения конкретных клиентов.
2. Регрессия и машинное обучение
Простой, но мощный подход заключается в использовании методов регрессии или обучении с учителем:
- Примените логистическую регрессию или деревья решений, чтобы оценить влияние каждого действия на вероятность продажи.
- Машинное обучение может включать такие методы, как градиентный бустинг или случайные леса для классификации и регрессии.
3. Усиленное обучение
Если вы все же выбираете RL:
- Сначала создайте простую симуляцию, учитывающую средние закономерности, и постепенно усложняйте ее.
- Используйте алгоритмы, такие как DQN (Deep Q-Network), которые могут работать с дискретными пространствами действий.
- Разработайте безопасную стратегию обучения, минимизируя неудачные взаимодействия (например, ε-жадная стратегия с постепенным уменьшением ε).
4. Рекуррентные Нейронные Сети (RNN)
Несмотря на сложности, RNN и их более сложные версии, такие как LSTM или GRU, могут быть полезными для:
- Моделирования предпочтений клиентов на основе их последовательных действий.
- Учет временной зависимости в данных для более точного прогноза.
Заключение
Для достижения наилучших результатов важно использовать подходы, которые могут взаимодополнять друг друга. Начните с простых моделей, чтобы обрести понимание связанных тенденций и предпочтений клиентов. Затем постепенно внедряйте более сложные модели, которые учитывают нелинейные зависимости и разнообразие в предпочтениях клиентов. В конечном счете, смешанный подход, включающий элементы рекомендательных систем и машинного обучения, может наиболее эффективно помочь в решении вашей задачи.