Maintenir des expériences personnalisées grâce au machine learning

À quoi sert cette solution AWS ?

Cette solution AWS vous aide à créer des expériences Amazon Personalize personnalisées pour votre portefeuille de produits. Amazon Personalize vous permet de créer des modèles de recommandations personnalisées à l'échelle souhaitée. 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 la planification des mises à jour des ressources de votre service Amazon Personalize.

Avantages

Créer des solutions Amazon Personalize

Automatisez la création de toutes vos ressources dans Amazon Personalize en amont afin de réduire les problèmes de configuration des ressources.

Créez des modèles de recommandation

Définissez et créez des modèles de recommandation automatiquement en indiquant leur configuration.

Intégrer les flux de travail Amazon Personalize

Intégrez les flux de travail d'Amazon Personalize dans vos applications.

Présentation de la solution AWS

Le diagramme ci-dessous présente l'architecture que vous pouvez déployer automatiquement à l'aide du guide d'implémentation de la solution et du modèle AWS CloudFormation fourni.

Architecture de la solution Maintenir des expériences personnalisées grâce au machine learning

Le modèle AWS CloudFormation déploie l'infrastructure suivante :

  1. Un compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) utilisé pour stocker les données de personnalisation et les fichiers de configuration.
  2. Une fonction AWS Lambda lancée lorsqu'une nouvelle configuration de personnalisation ou mise à jour est chargée sur le compartiment de données de personnalisation.
  3. Un flux de travail AWS Step Functions pour gérer l'ensemble des ressources d'un groupe de jeux de données Amazon Personalize (comprenant des jeux de données, des schémas, un suivi d'événement, des filtres, des solutions, des campagnes et des tâches d'inférence par lot).
  4. Des métriques Amazon CloudWatch pour Amazon Personalize pour chaque nouvelle version de solution entraînée sont ajoutées, afin de vous aider à évaluer les performances d'un modèle au fil du temps.
  5. Une rubrique et un abonnement Amazon Simple Notification Service (SNS) pour notifier un administrateur par e-mail lorsque le flux de maintenance est terminé.
  6. Amazon DynamoDB suit les événements planifiés configurés pour Amazon Personalize pour ré-entraîner entièrement ou en partie des solutions Amazon Personalize, importer ou réimporter des jeux de données et exécuter des tâches d'inférence par lot.
  7. Un flux de travail AWS Step Functions suit les événements planifiés en cours d'exécution et appelle des step functions pour réaliser la maintenance de solution Amazon Personalize (création de nouvelles versions de solution, mise à jour de campagnes), importer des jeux de données mis à jour et effectuer une inférence par lot.
  8. Un ensemble de fonctions de maintenance AWS Step Functions pour créer de nouvelles tâches d'importation de jeu de données en temps et en heure, effectuer le ré-entraînement COMPLET d'une solution Amazon Personalize dans les temps (et mettre à jour les campagnes associées), effectuer le ré-entraînement de MISE À JOUR d'une solution Amazon Personalize dans les temps (et mettre à jour les campagnes associées), et créer des tâches d'inférence par lot.
  9. Un bus d'événements Amazon EventBridge, dans lequel les mises à jour de notification de l'état de la ressource sont postées via le flux AWS Step Functions.
  10. Une interface de ligne de commande (CLI) vous permet d'importer et d'établir des programmes pour les ressources qui existent déjà dans Amazon Personalize.

Maintenir des expériences personnalisées grâce au machine learning

Version 1.2.0
Publié le : 01/2022
Auteur : AWS

Temps de déploiement estimé : 5 min

Estimation du coût  Code source  Modèle CloudFormation 
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