게시된 날짜: Jul 2, 2020
Amazon Personalize는 기계 학습 경험 없이도 기계 학습을 사용하여 사용자에게 개인 맞춤형 제품, 콘텐츠, 마케팅 커뮤니케이션 추천을 제공합니다. 이 기술은 Amazon.com에서 20여 년간 추천 시스템을 개발하면서 완성되었습니다.
오늘은 Amazon Personalize에서 상호작용, 사용자, 항목 데이터세트 유형 누락되거나 부족한 메타데이터 처리가 개선되었다는 기쁜 소식을 전해드립니다. 제품 브랜드, 사용자 나이대, 브라우저 세션에 대한 디바이스 유형과 같은 메타데이터는 추천 모델의 정확도와 관련성을 개선하면 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이 데이터는 완벽하지 못한 경우가 많으며, 대개 데이터가 누락될 수 있습니다. 기계 학습 모델 훈련 과정에서 이를 주의 깊게 처리하지 못하면 모델 성능에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.
이런 상황을 해결하기 위해 이제 Amazon Personalize에서는 Amazon Personalize 솔루션에서 생성할 때 스키마에서 "null"을 허용 가능한 값으로 정의하도록 허용 이렇게 하면 완벽하지 못한 데이터를 안전하게 사용하여 추천의 관련성을 개선할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 데이터세트를 위한 스키마를 정의할 때 Amazon Personalize 콘솔 또는 API에서 "null"을 허용된 메타데이터 값으로 정의할 수 있습니다. 그다음으로는 Amazon Personalize로 데이터세트를 안전하게 가져오고 솔루션을 생성할 수 있습니다. Amazon Personalize는 솔루션을 생성하면서 누락된 메타데이터가 있는 필드를 자동으로 인식하고 기계 학습 모델을 훈련할 때 적절하게 처리합니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 개발자 안내서를 참조하세요.
Amazon Personalize의 향상된 누락 메타데이터 처리 기능은 이제 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오), 미국 서부(오레곤), 캐나다(중부), 유럽(아일랜드) 및 아시아 태평양(시드니, 도쿄, 뭄바이, 싱가포르, 서울)에서 사용할 수 있습니다.