Veröffentlicht am: Feb 2, 2022
AWS Solutions hat die Lösung Erhalten personalisierter Erlebnisse mit Machine Learning aktualisiert – eine AWS-Lösungsimplementierung, die End-to-End-Automatisierung und -Planung für Ihre Amazon-Personalize-Ressourcen bietet. Diese Lösung hält Ihre Artikel- und Benutzerdaten auf dem neuesten Stand und verwaltet das Retraining Ihrer Modelle, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen immer auf dem neuesten Stand der Benutzer-Aktivitäten sind und ihre Relevanz für Ihre Benutzer beibehalten. Diese Lösung veröffentlicht Modell-Offline-Metriken zur Personalisierung auf Amazon CloudWatch, um im Lauf der Zeit eine richtungweisende Orientierung für die Qualität Ihrer Modelle zu liefern.
Für Benutzer, die mit Amazon Personalize beginnen, fügt diese Version Unterstützung für E-Commerce- und Video-on-Demand-Anwendungsfälle durch Amazon-Personalize-Recommender hinzu. Um erste Schritte mit Recommendern zu machen, können Sie jetzt Ihre Datensatz-Gruppendomäne, Schemadomänen und Recommender-Konfigurationen definieren. Datensätze können nach einem mit der Lösung festgelegten Zeitplan (erneut) importiert werden, und Amazon Personalize übernimmt das erneute Training und die Bereitstellung des Modells.
Diese Version fügt auch Unterstützung für die Erstellung von Benutzersegmentierungslösungen und Batchsegmentierungsaufträgen hinzu. Um mit der Benutzersegmentierung zu beginnen, können Benutzer jetzt die Benutzersegmentierungsrezepte in ihrer Konfiguration verwenden und optional Batchsegmentierungsaufträge und -Zeitpläne definieren.
Weitere Informationen zur Lösung „Erhalten personalisierter Erfahrungen durch Machine Learning“ finden Sie auf der Webseite zu AWS-Lösungsimplementierungen.
Weitere AWS-Lösungen sind auf der Webseite zu AWS-Lösungsimplementierungen erhältlich. Dort können die Kunden Lösungen nach Produktkategorien oder Branchen geordnet durchsuchen, um von AWS geprüfte, automatisierte und einsatzbereite Referenz-Implementierungen für spezifische Geschäftsanforderungen zu erhalten.