投稿日: Oct 9, 2020
モデルのトレーニングの所要時間が最大 40% 削減、およびリアルタイムの奨励事項生成のレイテンシーが最大 30% 削減し、Amazon Personalize の効率が向上しました。Amazon Personalize を使用すると、デベロッパーは、Amazon.com がリアルタイムのパーソナライズされた奨励事項に使用するのと同じ機械学習 (ML) テクノロジーを使用してアプリケーションを構築できます。ML の専門知識は必要ありません。Amazon Personalize は、必要なインフラストラクチャをプロビジョニングし、データの処理、特徴の識別、最適なアルゴリズムの使用、ならびにモデルのトレーニング、最適化、およびホスティングなど、ML パイプライン全体を管理します。
Amazon Personalize を使用するには、アプリケーションのサービスユーザー対話データ (ページビュー、サインアップ、購入など) と、任意のユーザー人口統計情報 (年齢、場所など)、および記事、製品、動画、音楽などの推奨アイテムのインベントリを提供する必要があります。次に、Amazon Personalize は内密にデータの処理と検査、意味のあるものの特定、データに合わせてカスタマイズされたパーソナライゼーションモデルのトレーニングと最適化を行い、ビジネスアプリケーションから簡単に呼び出すことができる API を介してアクセスできます。Amazon Simple Storage Service (S3) に保存された履歴データと、JavaScript トラッカーまたはサーバー側からリアルタイムで送信されたストリーミングデータの両方を使用できます。
Amazon Personalize が利用可能なすべてのリージョンは、AWS リージョンのページでご確認いただけます。Amazon Personalize の使用を開始するには、コンソール にアクセスするか、ドキュメント をご覧ください。