เริ่มต้นด้วยความฝัน (และข้อมูลที่เกือบไม่พร้อม) ตอนที่โดนสั่งให้ทำระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) เราคิดว่า "เออ...นะ ใส่สูตรไปปุ๊บ สินค้ามันแนะนำเอง!" แต่พอเริ่มเก็บข้อมูล ก็เหมือนโดนฟ้าผ่า—ข้อมูลมันกระจัดกระจาย บางไฟล์ชื่อว่า "data_final_revised_latest_REAL.xlsx" (ซึ่งไม่ใช่ "final" จริงๆ) สุดท้าย ต้องใช้ Python ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) ด้วย Pandas ซึ่งเหมือนงานล้างจานที่ไม่มีวันจบ ใครว่าเขียนโค้ดเท่? สภาพจริงคือเปิด Stack Overflow จน browser เกือบไหม้! ขั้นตอนการทำงาน เก็บข้อมูลลูกค้าและสินค้า ข้อมูลที่เราใช้มาจากประวัติการซื้อสินค้า (Transactions) และการรีวิว มีสินค้าหลายหมวด เช่น หมอนรองคอ และ ปลั๊กไฟแบบมี WiFi (ที่งงคือคนซื้อสองอย่างนี้คู่กันเยอะมาก!) เลือกโมเดล เราใช้ Collaborative Filtering ซึ่งเน้นดูว่าลูกค้าคนอื่นที่ชอบสินค้านี้ซื้ออะไรเพิ่ม ใช้ Python + Scikit-learn เขียนโค้ดสร้างโมเดล Matrix Factorization ดูเท่เหมือนในหนัง (ความจริงคือลองผิดลองถูกจนท้อ) ทดสอบระบบ ให้ระบบลองแนะนำสินค้าจากข้อมูลตัวอย่าง ปรากฏว่าระบบแนะนำ ถุงเท้าให้คนซื้อหนังสือทำอาหาร...เราถึงกับร้อง “อะไรวะ!” ต้องปรับพารามิเตอร์จนตาแทบแตก เริ่มต้นโปรเจกต์ เป้าหมาย: เราต้องการสร้างระบบแนะนำสินค้าที่สามารถบอกลูกค้าได้ว่า “คุณน่าจะชอบสิ่งนี้!” แบบเดียวกับ Amazon หรือ Netflix แต่ในเวอร์ชันของร้านขายของออนไลน์เล็กๆ ข้อมูลที่ใช้: รายการสินค้า (Product ID, Category) ประวัติการซื้อของลูกค้า (User ID, Product ID, Rating) ตัวอย่างข้อมูล: ตัวอย่างข้อมูลรายการคำสั่งซื้อ: โค้ด Python สร้างระบบแนะนำสินค้าแบบ Collaborative Filtering: ตัวอย่างการรันโค้ด เมื่อรันโค้ด Python ที่เราเตรียมไว้ จะได้ผลดังนี้ คำอธิบายผลลัพธ์ RMSE (Root Mean Squared Error): ตัวชี้วัดความแม่นยำของโมเดล ยิ่งค่านี้น้อย แปลว่าโมเดลแนะนำสินค้าได้ใกล้เคียงกับความชอบจริงๆ ของผู้ใช้ Prediction: โมเดลคาดการณ์ว่า User 1 จะให้คะแนน 4.52 จาก 5 กับ Product ID: 3 (Blender) แปลว่า Blender น่าจะเหมาะสมกับ User 1 และควรถูกนำเสนอในหน้าแนะนำสินค้า ผลลัพธ์ที่ได้: ระบบสามารถทำนายสินค้าที่ผู้ใช้น่าจะชอบได้ เช่น “User 1 น่าจะชอบ Blender (Product ID: 3) ด้วยคะแนน 4.5 จาก 5” แนะนำสินค้าใหม่ให้กับลูกค้าได้แม่นยำ ปัญหาที่เจอ: ข้อมูลไม่พอ: บางครั้งลูกค้ายังไม่เคยซื้ออะไรเลย (เรียกว่า Cold Start Problem) ทำให้โมเดลไม่สามารถแนะนำสินค้าได้ สินค้าแนะนำไม่เกี่ยวข้อง: ช่วงแรกๆ ระบบแนะนำ "รองเท้าผ้าใบ" ให้คนที่ชอบเครื่องครัวเพราะข้อมูลน้อยเกินไป การปรับจูนโมเดล: ต้องลองเปลี่ยนโมเดลและพารามิเตอร์หลายรอบ เช่น การปรับจำนวน latent factors ใน SVD อุปสรรคระหว่างทาง ข้อมูลล้นโลก แต่ไร้สาระ ลูกค้าหลายคนซื้อสินค้าแต่ไม่ให้คะแนนรีวิว ทำให้โมเดลเดาใจไม่ถูก บางคนรีวิวว่า “ดีครับ” ซึ่งช่วยโมเดลได้เท่ากับช่วยดึงหมอนรองคอไปอุดหูเวลาเมา ระบบที่แนะนำสินค้าผิดพลาด มีช่วงที่ระบบแนะนำ ปลั๊กไฟ กับ ขนมปังปอนด์ พร้อมกัน...เหมือนจะบอกว่า "เผื่อไฟดับระหว่างกิน?" ต้องใช้ Rule-Based Filtering เข้ามาช่วยแก้ไขบางส่วน ผลลัพธ์ที่ได้ (และเสียงหัวเราะที่ตามมา) หลังจากระบบเริ่มเสถียร: ยอดขายเพิ่มขึ้น 25% ภายในเดือนแรก! ลูกค้าชอบระบบที่แนะนำสินค้าที่ “ใช่” สำหรับพวกเขา เช่น คนซื้อรองเท้าก็ได้คำแนะนำถุงเท้าหรูหราแทนปลั๊กไฟ ลดจำนวนสินค้าค้างสต็อก เพราะแคมเปญการตลาดที่ระบบแนะนำเข้าถึงลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย บทเรียนที่ได้ การทำระบบแนะนำสินค้าไม่ใช่แค่เรื่องโค้ด แต่เป็นเรื่องของ การเข้าใจลูกค้า ความฮาเกิดขึ้นเสมอ เมื่อระบบ ML เรียนรู้ผิดทาง (เช่น แนะนำ กระเป๋าสำหรับแมว ให้คนที่ซื้อทีวี) ทีมงานต้องพร้อมหัวเราะไปกับความเฟล เพื่อจะได้ปรับปรุงระบบจนสำเร็จ สรุป: ระบบแนะนำสินค้าไม่ใช่แค่เพิ่มยอดขาย แต่ยังสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้าได้ ถ้าคุณคิดจะทำบ้าง เตรียมตัวให้พร้อมกับข้อมูลที่ไม่เคยพร้อม และระวังโมเดลจะหัวร้อนแนะนำอะไรแปลกๆ! แปลกจริงๆ ถ้าข้อมูลไม่พร้อมนี่ตัวใครตัวมันเลยนะ😆 ภาพโดยนักเขียน หมีขั้วโลก ทอดกรอบ〔´（エ）｀〕 เปิดประสบการณ์ความบันเทิงที่หลากหลายสุดปัง บน App TrueID โหลดเลย ฟรี !