🟡 В чём разница между алгоритмом фильтрации спама и сегментацией клиентов по покупател... — 6 апреля 2026 г. в 18:52:30.044
🟡 В чём разница между алгоритмом фильтрации спама и сегментацией клиентов по покупательной способности? Сегодня немного зайдём на территорию анализа больших данных и машинного обучения — по сути, предков современного искусственного интеллекта. 🍋 Первый случай — фильтрация спама. Задача бинарная: письмо либо является спамом, либо нет. У нас есть критерии. Мы знаем, какие письма ранее были помечены как спам. Если среди наиболее похожих писем 4 из 5 отправлялись в спам, то с большой вероятностью и текущее письмо — спам. Это пример классификации. В частности — алгоритм KNN (k ближайших соседей). Мы заранее знаем возможные классы: “спам” и “не спам”. 🍋 Второй случай — сегментация клиентов. Мы не знаем заранее, какие группы существуют. Есть только данные: стоимость заказов, частота покупок, состав корзины. Анализируя их, мы можем разделить клиентов на несколько групп со схожими характеристиками. Например: - эконом-сегмент, - средний чек, - премиум. Теперь нового клиента можно отнести к одной из групп и предложить соответствующие бонусы. Это пример кластеризации. Основное различие: Классификация — мы заранее знаем, на какие категории делим данные. Кластеризация — мы не знаем категорий заранее, а пытаемся обнаружить их в самих данных. Анализ больших данных — обширная и часто недооценённая область IT. Когда данных становится много, интуиция перестаёт работать. Именно здесь на помощь приходят алгоритмы, которые помогают найти закономерности и извлечь из хаоса практическую пользу. #жёлтый_свет #вайбкодинг #разработка #ИИ #ML