자동 기계 학습

Amazon Personalize는 사용자 대신 기계 학습을 관리합니다. Amazon S3 또는 실시간 통합 기능을 통해 데이터를 제공하면 Amazon Personalize는 자동으로 데이터를 로드하고 검사하며, 사용자가 올바른 알고리즘을 선택할 수 있도록 지원하고, 모델을 훈련하고, 정확도 지표를 제공하고, 맞춤형 예측을 생성할 수 있습니다. 새로운 메타데이터 및 실시간 사용자 이벤트 데이터 사용으로 시간이 지나면서 데이터 세트가 증가함에 따라 모델을 다시 훈련하여 정확한 맞춤형 추천을 계속해서 제공할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

실시간 추천

사용자의 변화하는 의도에 실시간으로 대응하여 정확한 추천을 제시할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

배치 추천

한 번에 많은 수의 사용자 또는 항목에 대한 추천을 계산하고, 저장한 다음, 이메일 시스템과 같은 배치 지향 워크플로에 제공할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

새로운 사용자 및 새로운 항목 추천

새로운 사용자인 경우에도 추천을 효과적으로 생성하고 사용자에게 적합한 새로운 추천 항목을 찾을 수 있습니다.

컨텍스트에 따른 추천

디바이스 유형, 시간 등 컨텍스트를 기반으로 추천을 생성하여 추천의 정확도를 높일 수 있습니다. 자세히 알아보기.

유사한 항목 추천

사용자에게 유사한 항목을 보여줌으로써 카탈로그의 검색 기능을 향상할 수 있습니다.

기존 도구와 손쉽게 통합

Amazon Personalize는 간단한 추론 API 호출을 통해 웹사이트, 모바일 앱 또는 콘텐츠 관리 및 이메일 마케팅 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 서비스를 사용하면 사용자 추천, 유사한 항목 추천 및 맞춤형 항목 순위 재지정 기능을 생성할 수 있습니다. Amazon Personalize API를 호출만 하면 해당 서비스가 애플리케이션에서 사용 가능한 JSON 형식으로 항목 추천이나 순위가 재지정된 항목 목록을 출력합니다.

GetRecommendations API는 userID별로 관련 항목 목록을 반환합니다. 대표적인 사용 예는 사용자의 과거 시청 기록을 기반으로 동영상 목록을 제안하는 동영상 스트리밍 웹 사이트에 있는 랜딩 페이지의 콘텐츠 추천 위젯을 들 수 있습니다. 이 API를 사용하여 입력 itemID별로 유사한 itemID 목록을 반환할 수도 있습니다. 대표적인 사용 사례는 사용자가 영화의 세부 정보 페이지에 있을 때 유사한 영화를 추천하는 것입니다.

GetPersonalizedRanking API는 userID별 itemID 목록 순위와 재지정 예정인 itemID 목록 순위를 재지정합니다. 입력 목록은 편집자가 선정한 목록 또는 검색 쿼리 결과에 따른 itemID 목록 등 다양한 소스에서 얻을 수 있습니다. 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 표시할 수 있습니다.

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시작 방법 알아보기

Amazon Personalize 사용 지침은 개발자 안내서를 참조하십시오.

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