게시된 날짜: May 24, 2022
이제 Amazon Personalize에서 추천 품질을 평가할 수 있도록 추천자에 대한 오프라인 모델 지표를 제공합니다. 추천자는 소매업체의 경우 "자주 함께 구매하는 상품", 미디어 및 엔터테인먼트의 경우 "당신을 위한 최고의 컨텐츠"과 같이 특정 사용 사례에 최적화된 권장 사항을 제공하는 리소스입니다. 오프라인 지표는 추천자를 만들 때 Amazon Personalize에서 생성하는 지표입니다. 오프라인 지표를 사용하여 추천자의 기본 모델 성능을 분석할 수 있습니다. 오프라인 지표를 사용하면 모델을 동일한 데이터에 대해 훈련된 다른 모델과 비교할 수 있습니다. 적용 범위, 평균 상호 순위, NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain), 정밀도 등의 지표가 제공됩니다.
Amazon Personalize 콘솔의 추천자 세부 정보 페이지에서 또는 AWS Command Line Interface(AWS CLI)/AWS SDK의 일부로 DescribeRecommender API를 사용하여 추천자의 모델 지표를 볼 수 있습니다. 추천자의 모델 지표를 검색하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize Developer Guide(Amazon Personalize 개발자 안내서)를 참조하세요.
Amazon Personalize를 사용하면 기계 학습에 대한 사전 경험 없이도 Amazon에서 사용하는 동일한 기계 학습 기술로 웹 사이트, 앱, 광고, 이메일 등을 개인화할 수 있습니다. Amazon Personalize를 시작하려면 설명서를 참조하세요.