Machine learning automatizzato

Del machine learning si occupa Amazon Personalize. Dopo aver fornito i dati tramite Amazon S3 o integrazioni in tempo reale, Amazon Personalize può caricare e ispezionare automaticamente i dati, consente di selezionare gli algoritmi giusti, addestrare un modello, fornire parametri accurati e generare suggerimenti personalizzati. Man mano che il set di dati cresce con metadati nuovi e con i dati degli eventi utente in tempo reale, è possibile ridistribuire i modelli per fornire costantemente suggerimenti pertinenti e personalizzati. Ulteriori informazioni.

Suggerimenti in tempo reale

Rendi pertinenti i tuoi suggerimenti rispondendo alle intenzioni di cambiamento degli utenti in tempo reale. Ulteriori informazioni.

Raccomandazioni di batch

Calcola i suggerimenti per un grande numero di utenti o articoli in una sola volta, memorizzali e inviali per flussi di lavoro in batch come per esempio di gestione di e-mail. Ulteriori informazioni.

Suggerimenti per utenti e articoli nuovi

Genera suggerimenti efficaci anche per i nuovi utenti e trova suggerimenti pertinenti per i nuovi articoli.

Suggerimenti contestuali

Aumenta la pertinenza dei suggerimenti generandoli all’interno di un contesto, ad esempio il tipo di dispositivo, il momento della giornata e così via. Ulteriori informazioni.

Suggerimenti su articoli simili

Migliora la reperibilità del tuo catalogo presentando agli utenti articoli simili.

Sblocca le informazioni nel testo non strutturato

Sblocca le informazioni intrappolate nelle descrizioni dei prodotti, nelle recensioni, nelle sinossi dei film o in altri testi non strutturati per generare suggerimenti altamente pertinenti per gli utenti. Fornisci un testo non strutturato come parte del tuo catalogo e Amazon Personalize estrae automaticamente le informazioni chiave da utilizzare durante la generazione dei suggerimenti.

Dai priorità ai tuoi obiettivi di business e a ciò che è rilevante per i tuoi utenti

Tieni conto di ciò che è rilevante per i tuoi utenti e di ciò che è importante per la tua attività quando vengono generati i suggerimenti. È possibile definire un obiettivo, oltre alla pertinenza, per influenzare i suggerimenti. Ciò può essere utilizzato per massimizzare i minuti di streaming, aumentare il trasporto delle entrate o qualsiasi parametro che ritieni importante per la tua attività.

Integrazione semplificata con i tuoi strumenti esistenti

Amazon Personalize può essere facilmente integrato in siti web, app per dispositivi mobili o sistemi di gestione dei contenuti e di marketing e-mail, tramite una semplice chiamata API per l’inferenza. Il servizio ti consente di generare suggerimenti per utenti, suggerimenti di articoli analoghi e riclassificazione personalizzata degli articoli. Basta chiamare le API di Amazon Personalize e il servizio fornirà suggerimenti sugli articoli o un elenco articoli riclassificato in formato JSON, utilizzabile nella tua applicazione.

GetRecommendations API restituisce un elenco di articoli pertinenti con un ID utente. Un esempio di utilizzo rappresentativo può essere un widget di suggerimenti sui contenuti nella pagina di destinazione di un sito web di streaming video che suggerisce un elenco di video basati sulle visualizzazioni precedenti dell’utente. GetRecommendations API si può utilizzare anche per restituire un elenco di ID articoli a partire da un ID articolo di input. Un caso d'uso rappresentativo consiste nel consigliare film analoghi quando un utente si trova sulla pagina dettagli di un film.

GetPersonalizedRanking API riclassifica un elenco di ID articoli a partire da un ID articolo e da un elenco di ID articoli da riclassificare. L'elenco di input può avere qualsiasi provenienza: un elenco realizzato con curatela editoriale o un elenco di ID articoli risultanti da una query di ricerca. Ad esempio, un rivenditore di e-commerce può utilizzare le sue conoscenze relative al comportamento passato dei clienti e agli acquisti precedenti per mostrare i risultati più pertinenti, anziché visualizzare l’elenco di prodotti direttamente corrispondenti alla parola chiave.

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Per istruzioni su come usare Amazon Personalize consulta la guida per gli sviluppatori.

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Nozioni di base