Machine learning automatisé

Amazon Personalize prend en charge le machine learning pour vous. Une fois que vous avez fourni vos données via Amazon S3 ou des intégrations en temps réel, Amazon Personalize peut automatiquement charger et inspecter les données. Il vous permet de sélectionner les algorithmes appropriés, d'entraîner un modèle, de fournir des métriques de précision et de générer des recommandations personnalisées. Au fur et à mesure que votre jeu de données s'enrichit de nouvelles métadonnées et de la présence de données en temps réel sur les événements des utilisateurs, vos modèles peuvent être améliorés pour fournir en permanence des recommandations pertinentes et personnalisées. En savoir plus.

Recommandations en temps réel

Améliorez la pertinence de vos recommandations en vous adaptant aux idées changeantes de vos utilisateurs en temps réel. En savoir plus.

Recommandations par lots

Faites des calculs de recommandations pour de très nombreux utilisateurs ou articles en une seule opération, stockez-les et ajoutez-les dans des flux de travail par lots, par exemple les systèmes d'e-mails. En savoir plus.

Recommandations concernant les nouveaux utilisateurs et les nouveaux articles

Générez efficacement des recommandations, y compris pour les nouveaux utilisateurs, et trouvez des recommandations pertinentes concernant les nouveaux articles pour vos utilisateurs.

Recommandations contextuelles

Améliorez la pertinence de vos recommandations en les générant en fonction du contexte, notamment le type d'appareil, l'heure et bien plus encore. En savoir plus.

Recommandations d'articles similaires

Améliorez l'accessibilité de votre catalogue en présentant les articles similaires à vos utilisateurs.

Accéder à l'information dans un texte non structuré

Accédez à des informations contenues dans les descriptions de produits, les critiques, les synopsis de films ou tout autre texte non structuré afin de générer des recommandations très pertinentes pour les utilisateurs. Ajoutez du texte non structuré à votre catalogue et Amazon Personalize extrait automatiquement les informations clés à utiliser pour générer des recommandations.

Hiérarchisation de vos objectifs commerciaux et de ce qui est pertinent pour vos utilisateurs

Lors de l'élaboration des recommandations, prenez en compte ce qui est important pour vos utilisateurs et pour votre entreprise. Vous pouvez définir un objectif, en plus de la pertinence, pour influencer les recommandations. Cet objectif peut vous permettre d'optimiser les minutes de streaming, les revenus, ou tout autre métrique que vous définissez comme important pour votre entreprise.

Intégration facile à vos outils existants

Amazon Personalize peut être facilement intégré à des sites Web, des applications mobiles ou des systèmes de gestion de contenu et de marketing par e-mail via un appel API d'inférence simple. Ce service vous permet de générer des recommandations en fonction d'un utilisateur, des recommandations d'articles similaires, mais aussi d'effectuer des reclassements d'articles personnalisés. Appelez simplement les API Amazon Personalize, et le service émettra des recommandations d'articles ou une liste d'articles reclassée au format JSON que vous pouvez utiliser dans votre application.

API GetRecommendations : elle retourne une liste d'articles pertinents en fonction d'un ID utilisateur. Elle peut, par exemple, être utilisée pour un widget de recommandation de contenu sur la page de destination d'un site Web de streaming vidéo qui suggère une liste de vidéos sur la base des visionnages passés de l'utilisateur. L'API peut également être utilisée pour retourner une liste d'ID d'articles similaires en fonction d'un ID d'article entré. Cela permet, par exemple, de suggérer à un utilisateur des films similaires à celui dont il consulte la page de détails.

API GetPersonalizedRanking : elle reclasse une liste d'ID d'articles en fonction d'un ID utilisateur, ainsi que d'une liste d'ID d'articles à reclasser. La liste entrée peut provenir de sources diverses, par exemple d'une liste organisée sur le plan rédactionnel ou d'une liste d'ID d'articles obtenue à la suite d'une recherche. Par exemple, un détaillant en ligne peut utiliser ses connaissances sur les achats et le comportement antérieurs de ses clients pour afficher les résultats les plus pertinents, au lieu d'afficher la liste des produits qui correspondent directement au mot clé.

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