Amazon Personalize Resources

설명서

개발자 안내서

다양한 기능 사용에 대한 세부 지침을 비롯해 Amazon Personalize에 대한 개념을 개괄적으로 설명하고, 개발자를 위한 전체 API 레퍼런스를 제공합니다.

코드 샘플

AWS 솔루션: 기계 학습으로 개인화된 경험 유지 관리

이 솔루션은 Amazon Personalize 서비스 내의 리소스에 대한 종단 간 업데이트 자동화 및 예약 기능을 통해 개인화 워크로드의 개발 및 배포를 간소화 및 가속화합니다. AWS 서비스, 코드 및 구성을 조합하여 바로 배포할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 자세히 알아보세요.

데모

Magic Movie Machine

이 짧은 대화형 게임에서는 개인적 관심사와 일치하는 영화 추천을 찾아봅니다. Amazon Personalize가 사용자의 관심사를 학습한 후 실시간으로 추천 항목을 조정하는 방법을 직접 확인하세요. 지금 데모를 확인해 보세요.

일반적인 비즈니스 사용 사례에 대한 Amazon Personalize 추천 도구 사용 방법 보기

이 데모에서는 일반적인 비즈니스 사용 사례의 경우 사전 구축된 추천 도구를 사용하여 시장 출시 기간을 단축할 수 있는 방법을 확인할 수 있습니다. 귀하의 사용 사례에 대한 추천 도구를 선택하기만 하면 Personalize에서 사용하기 쉬운 API를 통해 액세스하는 추천 항목을 생성하기 위해 기계 학습을 사용하여 힘든 작업을 수행합니다. 지금 데모를 확인해 보세요.

사용자 세분화를 통해 지능적으로 고객 타겟팅

이 솔루션을 사용하면 기계 학습(ML)을 통해 행동 데이터를 분석하고, 선호도에 따라 사용자를 세분화하고, 특정 고객 그룹에 영향을 주는 맞춤형 메시지를 생성할 수 있으며, 이는 모두 Amazon Personalize와 Amazon Pinpoint를 사용합니다. 지금 데모를 확인해 보세요.

동영상

심층 분석 시리즈

이 Amazon Personalize 심층 분석 시리즈는 Amazon Personalize 데이터를 파악하고 이 서비스를 활용하여 고객에게 가치를 제공하는 다양한 방법을 안내합니다.

에피소드 1: Amazon Personalize 소개

에피소드 4: 사용자에게 Amazon Personalize 추천 제공

에피소드 2: Amazon Personalize로 데이터 파악

에피소드 5: Amazon Personalize POC를 프로덕션에 적용

에피소드 3: Amazon Personalize로 실제 사용 사례 지원

기계 학습으로 개인화의 잠재력을 최대한 발휘

기계 학습을 통해 조직은 고도로 개인화된 사용자 경험을 대규모로 제공하여 고객 참여, 전환, 수익을 개선할 수 있습니다. 이 웨비나에서는 Amazon Personalize를 사용하여 기존 웹 사이트, 앱, 마케팅 커뮤니케이션에 실시간으로 개인화를 통합하는 것의 가치를 설명합니다. 또한 소매와 미디어 및 엔터테인먼트 분야의 고객이 어떻게 사용자 참여, 클릭률, 개인화를 사용한 구매 제품과 같은 주요 비즈니스 지표를 향상했는지 공유합니다. 마지막으로 코드 샘플과 재미있는 대화형 영화 추천 데모를 사용하여 Amazon Personalize를 시작하는 과정을 안내합니다.