投稿日: Feb 2, 2022
AWS Solutions は Amazon Personalize リソースのエンドツーエンドのオートメーションとスケジューリングを提供する AWS ソリューション実装である Maintaining Personalized Experiences with Machine Learning ソリューションを更新しました。このソリューションは、項目とユーザーデータを最新の状態に保ち、モデルの再トレーニングを管理して、レコメンデーションが最近のユーザーアクティビティに合わせて最新に保たれるようにし、ユーザーとの関連性が維持されるようにします。このソリューションは、Amazon Personalize モデルのオフラインメトリクスを Amazon CloudWatch に公開して、時間の経過に伴うモデルの質の遷移の方向感を提供します。
ユーザーが Amazon Personalize を始めるために、このリリースはAmazon Personalize リコメンダをとおしてEコマースおよびビデオオンデマンドユースケースのサポートを追加します。リコメンダを始めるに、データセットグループドメイン、スキマドメインおよびリコメンダ設定を定義できます。データセットはソリューションで指定されたスケジュールで再インポートでき、Amazon Personalize はモデルの再トレーニングとデプロイを処理します。
このリリースはユーザーセグメント化ソリューションおよびバッチセグメントジョブの作成のサポートも追加します。ユーザーのセグメント化を開始するには、ユーザーは設定のセグメント化レシピを使用でき、オプションとしてバッチセグメント化ジョブおよびスケジュールを定義できます。
Maintaining Personalized Experiences using Machine Learning ソリューションの詳細については、AWS ソリューション実装のウェブページを参照してください。
AWS ソリューション実装のウェブページでは、その他の AWS ソリューションをご利用いただけます。このページでは、ソリューションを製品カテゴリや業界別に参照し、AWS が厳しい審査の上で自動化したターンキーリファレンス実装の中から、お客様の特定のビジネスニーズに対応するものを見つけることができます。