Inserito il: Jul 2, 2020
Amazon Personalize utilizza il machine learning per personalizzare i suggerimenti in merito a prodotti, contenuti e comunicazioni di marketing per gli utenti, senza richiedere alcuna esperienza in materia. Questa tecnologia è stata perfezionata da più di 20 anni di sviluppo di sistemi di suggerimenti su Amazon.com.
Oggi, siamo lieti di annunciare la gestione ottimizzata dei metadati poco frequenti o mancanti per interazioni, tipi di set di dati dell'utente e dell'elemento, in Amazon Personalize. I metadati quali il marchio di un prodotto, la fascia di età di un utente o il tipo di dispositivo usato per la sessione di navigazione possono essere utili per migliorare la precisione e la rilevanza dei modelli per i suggerimenti. Tuttavia, questi dati sono spesso imperfetti e in molti casi possono presentare dati mancanti che, se non gestiti attentamente durante un processo di addestramento dei modelli di machine learning, possono influire negativamente sulle prestazioni del modello.
Per gestire tali situazioni, ora Amazon Personalize consente di definire "null" come valore accettabile in uno schema al momento della creazione di una soluzione Amazon Personalize. In questo modo, i metadati imperfetti possono essere usati in modo sicuro per migliorare la rilevanza dei suggerimenti. Per utilizzare questa funzionalità, è possibile definire "null" come valore di metadati consentito nella console o nell'API di Amazon Personalize quando si definisce uno schema per il set di dati. Successivamente, è possibile importare in modo sicuro il set di dati in Amazon Personalize e creare una soluzione. Mentre si crea una soluzione, Amazon Personalize riconoscerà automaticamente i campi con i metadati mancanti e li gestirà correttamente durante la formazione del modello di machine learning. Consulta la nostra guida per gli sviluppatori per avere ulteriori informazioni su questa funzionalità.
La Gestione ottimizzata dei metadati mancanti in Amazon Personalize è ora disponibile nelle regioni Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale, Ohio), Stati Uniti occidentali (Oregon), Canada (Centrale), UE (Irlanda) e Asia Pacifico (Sydney, Tokyo, Mumbai, Singapore, Seul).