고품질 권장 사항 생성을 위해 고객과 컨텍스트 데이터를 결합

Amazon Personalize는 각 고객에 대해 관련성이 높고 개인화된 권장 사항을 생성하기 위하여 기계 학습을 사용하여 "알려진" 고객 데이터 (이메일 주소, 구매 내역 및 사용자 상호 작용 등)를 "컨텍스트" 데이터 (위치, 시간, 날씨, 이메일 클라이언트 정보 및 사용자의 기기 유형 등)와 연결합니다. 

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자동 기계 학습

Amazon Personalize는 기계 학습을 담당하는 AutoML 기능이 포함되어 있습니다. Amazon S3에 데이터를 제공하면 Amazon Personalize는 자동으로 데이터를 로드하고 검사하며, 올바른 알고리즘을 선택하고, 모델을 교육하고, 정확도 메트릭을 제공하고, 개인화된 예측을 생성할 수 있습니다.

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Amazon.com에서 사용한 동일 기술 기반

Amazon Personalize는 20년 이상의 개인화 경험을 기반으로 Amazon.com의 리테일 비즈니스 운영에 사용된 전문 지식을 개발하는 알고리즘이 포함되어 있습니다. Amazon Personalize는 사용자 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위하여 특정 데이터 세트를 기반으로 하는 최고의 알고리즘을 자동으로 선택합니다.

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성능 개선을 위한 지속적 학습

모든 사용자 상호 작용으로부터 배우고 지속적으로 사용자 참여를 향상시킵니다. Amazon Personalize는 주요 비즈니스 지표의 성능을 자동으로 추적하고 최신 사용자 및 항목 데이터를 기반으로 모델을 재교육합니다. 폐쇄형 피드백 루프를 통해 Amazon Personalize는 개별 환경 설정을 지속적으로 조정하고 역동적이고 개인화 된 경험을 제공 할 수 있습니다.

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고유의 알고리즘 사용

고급 개발자는 Amazon Sagemaker와 몇 가지 간단한 API 호출을 사용하여 Amazon Personalize에 알고리즘을 추가할 수 있습니다. 이 서비스는 데이터 수집, 저장, 교육 및 추론을 간단하고 직관적인 방식으로 처리하며, 고급 개발자는 Amazon Personalize에서 사용할 알고리즘/모델을 직접 구축할 수 있습니다.

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기존 도구와 손쉽게 통합

Amazon Personalize는 간단한 추론 API 호출을 통해 웹사이트, 모바일 앱 또는 콘텐츠 관리 및 이메일 마케팅 시스템에 쉽게 통합될 수 있습니다. 이 서비스는 권장 사항, 검색 및 알림을 제공하므로 애플리케이션에 보다 효과적인 개인화를 구축할 수 있습니다. 애플리케이션에서 Amazon Personalize API를 호출하면 애플리케이션에서 권장 사항, 검색 결과 및 알림을 JSON 형식으로 출력합니다.

권장 사항 API 는 userID 및 itemID가 제공된 관련 항목의 목록을 반환합니다. 한 예로 사용자의 과거 보기를 기반으로 동영상 목록을 제안하는 동영상 스트리밍 웹사이트의 콘텐츠 권장 사항 위젯을 들 수 있습니다. 

검색 API 사용자의 선호도에 따라 검색 결과의 목록을 다시 정렬합니다. 예를 들어, 전자 상거래 업체는 키워드와 직접적으로 일치하는 제품 목록을 표시하는 대신 고객의 이전 행동 및 과거 구매에 대해 알고 있는 점을 이용해 가장 관련성이 높은 결과를 표시 할 수 있습니다.

프로모션/알림 API 는 특정 itemID에 대한 프로모션이 적용될 수 있는 userID 목록을 반환합니다. 예를 들어, 온라인 여행 사이트는 사용자가 특정 목적지로 가는 항공편을 검색하기 시작할 때 맞춤형 제안과 함께 푸시 알림을 실행합니다. 대상 고객에게 관련 프로모션 및 혜택을 제공함으로써 전환 및 판매를 증가 시킬 수 있습니다.

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Amazon Personalize 사용 지침은 개발자 안내서를 참조하십시오.

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