게시된 날짜: Apr 17, 2023
Amazon Personalize는 Amazon SageMaker Data Wrangler와 통합하여 고객이 데이터를 더 쉽게 가져오고 준비할 수 있도록 지원합니다. 개발자들은 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 Amazon Personalize를 사용하여 맞춤형 제품과 콘텐츠 추천을 통해 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 모델 훈련에 사용되는 데이터의 품질은 추천의 품질에 영향을 미치므로 Amazon Personalize를 사용하여 높은 추천 품질을 확보하려면 데이터 집계 및 준비 단계가 중요합니다. 이번 출시로 Amazon Personalize는 Amazon Personalize에서 사용하기 전에 Amazon SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터를 준비할 수 있는 기능을 제공합니다. 고객은 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 40개 이상의 지원되는 데이터 소스에서 데이터를 가져오고, 코드를 거의 사용하지 않거나 전혀 없이도 단일 사용자 인터페이스에서 엔드 투 엔드 데이터 준비(데이터 선택, 정리, 탐색, 시각화 및 대규모 처리 포함)를 수행할 수 있습니다. 따라서 고객은 300개 이상의 기본 제공 데이터 변환을 활용하고, 데이터 인사이트를 확보하고, 데이터 문제를 수정하여 신속하게 반복함으로써 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 사용자, 항목 또는 상호 작용 데이터세트를 빠르게 준비할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Data Wrangler 통합을 간편하게 시작할 수 있습니다. Amazon Personalize 콘솔로 이동하여 데이터 세트 그룹 내에서 데이터 세트를 열고, ‘데이터 가져오기 및 준비’를 선택한 다음 ‘Data Wrangler로 데이터 준비’를 선택하기만 하면 됩니다. Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하는 고객에게는 사용량에 따라 추가 요금이 부과됩니다. 요금 페이지를 참조하세요.
Amazon Personalize를 사용하면 기계 학습에 대한 사전 경험 없이도 Amazon에서 사용하는 동일한 기계 학습 기술을 사용하여 웹 사이트, 앱, 광고, 이메일 등을 개인화할 수 있습니다. Amazon Personalize를 시작하려면 설명서로 이동하세요.