AIF-C01#65(fundamentals-ai-ml)
あるEC企業が、顧客の購入履歴や好みに基づいて、顧客をグループ化（grouping）し、自社アプリケーションのユーザー体験をパーソナライズしたいと考えています。 この企業が使用すべき機械学習（ML）の手法はどれですか？
正解：B
正解の根拠
クラスタリングは購買履歴や好みの類似性で顧客を自動的にグループ化する教師なし手法で、パーソナライゼーションのセグメント抽出に最適です。SageMaker 組込みの K-means を使うか、Personalize のユーザーセグメンテーションレシピで実装できます。
ML 手法比較
| 手法 | 用途 |
|---|---|
| クラスタリング | 類似グループ自動発見 |
| 分類 | 事前定義ラベル付与 |
| 回帰 | 連続値予測 |
| コンテンツ生成 | 新規データ生成 |
不正解の理由
- A: 分類は事前定義ラベルへの振り分けで、未知のグループを自動発見するセグメンテーション目的には合いません。
- C: 回帰は連続値予測の手法で、顧客のグループ化というカテゴリ的タスクには適合しません。
- D: コンテンツ生成は新しいテキスト/画像を生成するタスクで、既存顧客のグループ化とは目的が異なります。
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