Documentation

Guide du développeur

Fournit une présentation conceptuelle d'Amazon Personalize, des instructions détaillées concernant l'utilisation des différentes fonctions ainsi qu'une référence d'API complète pour les développeurs. 

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Exemples de code

Solutions AWS : maintien d'expériences personnalisées grâce au machine learning

Cette solution rationalise et accélère le développement et le déploiement de vos charges de travail de personnalisation par le biais de l'automatisation de bout en bout et de la planification des mises à jour des ressources de votre service Amazon Personalize. Elle offre des solutions prêtes à être déployées comprenant les services AWS, le code ainsi que les configurations. En savoir plus

Démonstrations

Magic Movie Machine

Dans ce court jeu interactif, vous êtes à la recherche de recommandations de film qui correspondent à vos centres d'intérêts. Constatez par vous-même comment Amazon Personalize mémorise les choses que vous aimez pour ensuite ajuster vos recommandations en temps réel. Suivre la démonstration maintenant. 

Cibler les clients intelligemment avec la segmentation des utilisateurs

Dans cette démonstration, vous verrez comment accélérer la mise sur le marché en utilisant des recommandations prédéfinies pour les cas d'utilisation les plus courants. Il vous suffit de sélectionner les recommandeurs correspondant à votre ou vos cas d'utilisation et Personalize s'occupe de l'utilisation du machine learning pour générer des recommandations auxquelles vous accédez par le biais d'une API facile à utiliser. Suivre la démonstration maintenant

Démonstration de la personnalisation et des recommandations en temps réel pour les bibliothèques de vidéos à la demande

Dans cette démonstration, découvrez comment utiliser Amazon Personalize pour créer des recommandations de contenu adaptées aux consommateurs individuels. Ce que vous générez peut être dérivé des actions des utilisateurs, notamment des recommandations et de l'activité de visualisation. Suivre la démonstration maintenant.

Réalisez des tests A/B avec Amazon Personalize et Amazon CloudWatch Evidently

Dans cette démonstration, vous découvrirez comment effectuer des tests A/B avec Amazon Personalize et Amazon CloudWatch Evidently. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez orchestrer des tests A/B pour comparer différentes solutions de moteurs de recommandation et prendre des décisions de conception éclairées. Regarder maintenant.

Découvrez comment utiliser les systèmes de recommandations d'Amazon Personalize pour des cas d'utilisation professionnels courants
Regarder la démonstration

Dans cette démonstration, vous verrez comment accélérer le délai de commercialisation à l'aide de systèmes de recommandations préconçus pour des cas d'utilisation professionnels courants. Il suffit simplement de sélectionner les systèmes de recommandations correspondant à votre ou vos cas d'utilisation, et Personalize effectue le gros du travail et utilise le Machine Learning pour générer des recommandations auxquelles vous accédez au moyen d'une API facile d'utilisation. Suivre la démonstration maintenant. 

Vidéos

Deep Dive Series

Cette série Amazon Personalize Deep Dive vous guidera à travers les différentes façons de comprendre vos données Amazon Personalize et d'utiliser le service pour apporter une valeur ajoutée à vos clients. 

Épisode 1 : Introduction to Amazon Personalize
Épisode 4 : Getting Amazon Personalize Recommendations in Front of your Users
Épisode 2 : Understanding your Data with Amazon Personalize
Épisode 5 : Get your Amazon Personalize POC to Production
Épisode 3 : Solving Real World Use Cases with Amazon Personalize

Découvrez tout le potentiel de la personnalisation avec le machine learning

Regarder la démonstration

Le machine learning peut aider les organisations à offrir des expériences utilisateur hautement personnalisées à grande échelle, permettant l'amélioration de l'engagement client, de la conversion et des revenus. Dans ce webinaire, nous illustrons la valeur de l'intégration de la personnalisation en temps réel dans vos sites web, vos applications et vos communications marketing existants à l'aide d'Amazon Personalize. Nous révélerons également comment les clients dans les secteurs de la Vente au détail et des Médias et divertissements ont élevé des métriques commerciales clés comme l'engagement des utilisateurs, les taux de clics et les produits achetés au moyen de la personnalisation. Enfin, nous vous guiderons pour commencer à utiliser Amazon Personalize à l'aide d'exemples de code et d'une démonstration de recommandations de films amusante et interactive.

Autres vidéos

AWS Power Hour : Machine learning | Épisode 7 : Amazon Personalize
Offrir des expériences de visionnage aux plus grands supporters avec Amazon Personalize
Comment PBS stimule l'engagement avec Amazon Personalize
Amazon Personalize, pionnier de l'expérience utilisateur à StockX
Découvrez comment Chewy, client du commerce de détail, utilise Amazon Personalize
Comment créer cela | S1E1 Ajoutez de la personnalisation à vos applications

Didacticiels

Créez des recommandations de films personnalisées en temps réel avec Amazon Personalize. En savoir plus »

Articles supplémentaires

Customize your recommendations by promoting specific items using business rules with Amazon Personalize (Personnalisez vos recommandations en promouvant des articles spécifiques à l’aide de règles commerciales avec Amazon Personalize)
écrit par Anna Gruebler, Alex Burkleaux et Liam Morrison, 15/08/22

Improve the return on your marketing investments with intelligent user segmentation in Amazon Personalize (Améliorez le retour sur les investissements marketing à l’aide de la segmentation intelligente des utilisateurs avec Amazon Personalize)
écrit par Dan Foley, Debarshi Raha, Ge Liu, Haizhou Fu et Yifei Ma, 29/11/22

Using A/B testing to measure the efficacy of recommendations generated by Amazon Personalize (Utiliser les tests A/B pour mesurer l’efficacité des recommandations générées par Amazon Personalize)
écrit par Luis Lopez Soria, 20/08/2020

Selecting the right metadata to build high-performing recommendation models with Amazon Personalize (Sélectionner les métadonnées adaptées pour développer des modèles de recommandation hautement performants avec Amazon Personalize)
écrit par Andrew Hood et Ion Kleopas, 24/09/2020

Amazon Personalize now supports dynamic filters for applying business rules to your recommendations on the fly (Amazon Personalize prend désormais en charge les filtres dynamiques pour appliquer les règles commerciales à vos recommandations à la volée)
écrit par Matthew Chwastek, Parth Pooniwala et Samuel Ashman, 13/11/2020

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