Veröffentlicht am: Feb 7, 2020
Amazon Personalize ist ein Machine Learning-Service, mit dem Websites, Anwendungen, Anzeigen, E-Mails und mehr personalisiert werden können. Dazu werden benutzerdefinierte Machine Learning-Modelle verwendet, die ohne vorherige Machine Learning-Kenntnisse in Amazon Personalize erstellt werden können. AWS freut sich bekannt zu geben, dass Amazon Personalize jetzt zehnmal mehr Artikelattribute unterstützt. Bisher konnten Sie beim Erstellen eines ML-Modells in Amazon Personalize bis zu fünf Artikelattribute verwenden. Dieses Limit beträgt nun 50 Attribute. Sie können nun mehr Informationen über Ihre Artikel verwenden, z. B. Kategorie, Marke, Preis, Dauer, Größe, Autor, Erscheinungsjahr usw., um die Relevanz der Empfehlungen zu erhöhen.
Um Artikeldaten zur Personalisierung hinzuzufügen, definieren Sie zunächst ein Schema, in dem Sie die Spaltennamen des Artikeldatensatzes personalisieren und angeben, ob Sie kategoriale oder numerische Werte senden. Mit diesem Schema können Sie dann ein Dataset erstellen, nach dem Sie Ihre Artikel als CSV-Datei über S3 importieren können. Nachdem Sie die gleichen Schritte für den Import von 'Benutzer'- und 'Interaktionen'-Datasets befolgt haben, können Sie mit wenigen Klicks individuelle private Personalisierungsmodelle trainieren.
Erhöhte Grenzwerte für Metadaten von Objekten sind jetzt in USA Ost (N. Virginia, Ohio), USA West (Oregon), Kanada (Mitte), Europa (Irland) und Asien-Pazifik (Sydney, Tokio, Mumbai, Singapur, Seoul) verfügbar. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Amazon Personalize-Handbuch zu den ersten Schritten.