发布于: Oct 9, 2020
我们很高兴宣布为 Amazon Personalize 推出多项效率改进，可将模型训练时间和生成实时建议的延迟分别最高减少 40%和 30%。Amazon Personalize 使开发人员可以通过 Amazon.com 使用的机器学习 (ML) 技术来构建应用程序，从而提供实时个性化推荐，而无需 ML 专业知识。Amazon Personalize 预置了必要的基础设施并管理整个 ML 管道，包括处理数据、确定功能、使用最佳算法以及训练、优化和托管模型。
要使用 Amazon Personalize，您需要向该服务提供来自应用程序的用户交互数据（网页浏览量、注册次数、购买次数等），以及可选的用户人口统计信息（年龄、位置等）和您希望推荐的内容（例如文章、产品、视频或音乐）的清单。然后，Amazon Personalize 将处理和检查数据、确定有意义的内容、训练和优化针对您的数据自定义的个性化模型，并确保能够通过可由您的业务应用程序轻松调用的 API 来访问该模型，并且这一切完全在后台完成。您可以使用存储在 Amazon Simple Storage Service (S3) 内的历史数据，以及从 JavaScript 跟踪程序或服务器端发送的流数据。