ದೊಡ್ಡ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳ ಹೊರಗೂ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಗ್ರಾಹಕರು ನೋಡಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿರುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮುಖ್ಯ. ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಜನರು ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತೆ ದಾಸ್ತಾನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಯಾವುದನ್ನು ಮೊದಲು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರಿಂದ ನಿರ್ಧಾರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸುಮಾರು 4,000 ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು 15 ಜನರ ತಂಡವಿರುವ ವಿಲ್ಲೋಮಿಯರ್ ಕ್ರಾಫ್ಟ್ಸ್ ಎಂಬ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕರಕುಶಲ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ಅಂಗಡಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ಮುಖ್ಯಸ್ಥೆ ಹಾನಾಗೆ ಖರೀದಿ ತಂಡದಿಂದ ದೂರು ಮತ್ತು 'ನಿಮಗೆ ಇವೂ ಇಷ್ಟವಾಗಬಹುದು' ಫಲಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ಏಜೆನ್ಸಿಯಿಂದ ವರದಿ ಬಂದಿದೆ. ಆಕೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ: 'ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪುಟದಲ್ಲೂ ಅದೇ 40 ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಶಿಫಾರಸು. ಹೊಸ ವಸಂತಕಾಲದ ನೂಲು ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ (220 ವಸ್ತುಗಳು) 3 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಮೂಲಕ ಬಹುತೇಕ ಯಾವುದೇ ವೀಕ್ಷಣೆ ಬಂದಿಲ್ಲ. ಮರಳಿ ಬರುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಲಹೆಗಳು ಸಿಗುತ್ತವೆ, ಮೊದಲ ಬಾರಿಯ ಸಂದರ್ಶಕರಿಗೆ ಅಡ್ಡಾದಿಡ್ಡಿ ಎನ್ನಿಸುವ ಸಲಹೆಗಳು ಸಿಗುತ್ತವೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ತಯಾರಕರ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ತಾವು ಎಂದಿಗೂ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎನ್ನುತ್ತವೆ.' ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಏಜೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೊದಲು, ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಕೆ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ವಿವರಿಸಬೇಕಿದೆ.
ಏನನ್ನು ತೋರಿಸಬೇಕೆಂದು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಶೋಧನೆ, ಸಹಯೋಗಾಧಾರಿತ ಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ಎರಡರ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅವು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಅಥವಾ ಜನರನ್ನು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಶೋಧನೆ
ವಸ್ತುಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ಇಷ್ಟವಾಗಿರುವ ವಸ್ತುಗಳಂತೆಯೇ ಇರುವ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀಲಿಹಸಿರು ಬಣ್ಣದ ದಪ್ಪ ಮೆರಿನೊ ಉಣ್ಣೆ ಖರೀದಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಇತರ ದಪ್ಪ ಉಣ್ಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನೀಲಿಹಸಿರು ನೂಲುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಇತರ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಯಾರೋ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ವಸ್ತುಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆಯೋ, ಇದು ಅಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜನರ ಎಂದಿನ ಅಭಿರುಚಿಯ ಹೊರಗಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಅಚ್ಚರಿಗೊಳಿಸುವುದು ಅಪರೂಪ.
ಸಹಯೋಗಿ ಶೋಧನೆ
ಸಮಾನ ಆಸಕ್ತಿಯ ಜನರು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟದ್ದನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕರ ಹೆಣಿಗೆ ಕಿಟ್ ಖರೀದಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ನಂತರ ಹೊಲಿಗೆ ಗುರುತುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಣಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಖರೀದಿಸಿದ್ದರೆ, ಹೊಸದಾಗಿ ಕಿಟ್ ಖರೀದಿಸುವವರಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾದರೂ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ವಸ್ತುಗಳ ವಿವರಣೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಇದು ಹಿಂದಿನ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಖರೀದಿಗಳ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.
ಮಿಶ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ದಾಸ್ತಾನಿನಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವಂತಹ ಸರಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ವಿಧಾನವೂ ಮತ್ತೊಂದರ ದುರ್ಬಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರಂಭಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದರೇನು?
ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂವಹನದ ಇತಿಹಾಸವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ತೊಂದರೆ ಅನುಭವಿಸುವುದೇ ಆರಂಭಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೊರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಯಾರೂ ಇನ್ನೂ ಖರೀದಿಸದ ಅಥವಾ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಸಹಯೋಗಿ ಶೋಧನೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾರದು. Willowmere ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಸಂತ ಋತುವಿನ ನೂಲು ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ ನಡೆದದ್ದು ಇದೇ. ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಬರುವ ಸಂದರ್ಶಕರಿಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಸಹ ಅದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧಾರವಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಸಾಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಅದೇ ವರ್ಗದ ಅಥವಾ ಅದೇ ತಯಾರಕರ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸುವುದು, ಹೊಸ ಸಂದರ್ಶಕರಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜನಪ್ರಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂಗಡಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೆ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಚುಟುಕು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿವೆ.
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಚಕ್ರಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೇಗೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ?
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತಾನೇ ತೋರಿಸಲು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲಿನ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಚಕ್ರ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಆಗ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ತೋರಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು ಸಿಗುತ್ತವೆ; ಇದರಿಂದ ಅವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, Willowmere ನ 40 ಉತ್ಪನ್ನಗಳಂತೆ, ಜನಪ್ರಿಯವಾದ ಕೆಲವೇ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಉಳಿದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಎಂದಿಗೂ ತೋರಿಸದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಅವಕಾಶವೇ ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಇದರಿಂದ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನೇರವಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ತಯಾರಕರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಕಡಿಮೆ ಇದ್ದರೆ, ಅವುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಏನೇ ಇದ್ದರೂ ಈ ಚಕ್ರವು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾಣಿಸದಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು; ಇದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ತಡೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರದರ್ಶನಗೊಂಡ ವಸ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಶಿಫಾರಸು ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಮೀಸಲಿಡುವುದು, ಒಟ್ಟು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ತಯಾರಕರು ಮತ್ತು ವರ್ಗಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಹಿಂದಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಕಲಿಯದಂತೆ ಅದರ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ.
ಏಜೆನ್ಸಿಗೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ದುರ್ಬಲ ವಿನಂತಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವಿನಂತಿ ಹೇಗಿರುತ್ತವೆ?
ದುರ್ಬಲ ವಿನಂತಿ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆ: 'ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ, ದಯವಿಟ್ಟು ಅವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ.' ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅದೇ ರೀತಿಯ ಇನ್ನಷ್ಟು ಕ್ಲಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ಅದೇ ಚಕ್ರ ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ವಿನಂತಿ ಹೀಗಿದೆ: 'ನಮ್ಮ ಶಿಫಾರಸು ಫಲಕವು ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ದಯವಿಟ್ಟು (1) ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಇತಿಹಾಸ ಸಿಗುವವರೆಗೆ, ನಾರು, ತೂಕ, ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಕರಕುಶಲ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಉತ್ಪನ್ನದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ; (2) ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಬರುವವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಗುವ ವಸ್ತುಗಳ ಒಂದೇ ಪಟ್ಟಿಯ ಬದಲು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ; (3) ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಬಾರಿ ತೋರಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಎಂಟು ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಿ; (4) ಶಿಫಾರಸುಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಯಾರಕರ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ವಯಸ್ಸಿನ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ವರದಿ ಮಾಡಿ; ಮತ್ತು (5) ಸಂದರ್ಶಕರನ್ನು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಫಲಕದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ; ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.' ಈಗ ಕೆಲಸ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ಹಾನಾ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು.
ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಫಲ ನೀಡುತ್ತಿವೆಯೇ ಎಂದು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು?
ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳ ಪ್ರಮಾಣವಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲದೆ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು, ಹಿಂದಿರುಗಿಸಲಾದ ಸರಕುಗಳು ಹಾಗೂ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಎಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಗೋಚರತೆ ಸಿಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನೂ ಗಮನಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಗುವ ಕೆಲವೇ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ, ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವ ಫಲಕವು ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು. ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹಳೆಯ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನೋಡುವ ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ ಸಂದರ್ಶಕರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ; ಏಕೆಂದರೆ ರಿಯಾಯಿತಿ ಮಾರಾಟ ಅಥವಾ ರಜಾದಿನಗಳಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುವ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಯಾವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದರೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ.
ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಗುವ ತಪ್ಪುಗಳು ಯಾವುವು?
ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದೊಂದೇ ಗುರಿಯಾಗಿರುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು; ಇದರಿಂದ ಗಮನ ಸೆಳೆಯುವ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅದೇ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಇತರವು: ವಿಷಯದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸದೆ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿ, ಆರಂಭಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯಿಂದ ಅದು ಹಿನ್ನಡೆ ಅನುಭವಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು; ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿಲ್ಲದೆ ಹಿಂದಿನ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು; ಯಾವ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವುದು; ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತಾ ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸದೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಗಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
Tosheo.ai ನಲ್ಲಿ ಈ ಪಾಠ ಯಾವ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ?
ಈ ಪಾಠವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋರ್ಸ್‌ನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಭಾಗದ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಪಾಠಗಳ ನಂತರ ಬರುತ್ತದೆ. Tosheo.aiಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕಲ್ಪಿತ ಅಂಗಡಿಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿ ಬರೆಯಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಕಮಾಪನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಆಧಾರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಆರಂಭಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಚಕ್ರಗಳು, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ವೃತ್ತಿಪರ ತಳಹದಿ; ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಐಚ್ಛಿಕ ಕೋಡ್ ಕಲಿಕಾ ಮಾರ್ಗದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.