Categories
Software Architecture

Máy học AWS 16: Cá nhân hóa Amazon

Amazon Personalize là một dịch vụ máy học giúp các nhà phát triển dễ dàng tạo các đề xuất được cá nhân hóa cho khách hàng sử dụng ứng dụng của họ.

Máy học đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn để cải thiện mức độ tương tác của khách hàng bằng cách cung cấp năng lượng cho các đề xuất nội dung và sản phẩm được cá nhân hóa, kết quả tìm kiếm phù hợp và các chương trình khuyến mại tiếp thị được nhắm mục tiêu.
Tuy nhiên, việc phát triển các khả năng máy học cần thiết để tạo ra các hệ thống khuyến nghị phức tạp này đã nằm ngoài khả năng của hầu hết các tổ chức ngày nay do sự phức tạp của việc phát triển chức năng máy học. Amazon Personalize cho phép các nhà phát triển chưa có kinh nghiệm về học máy dễ dàng xây dựng các khả năng cá nhân hóa tinh vi vào các ứng dụng của họ, sử dụng công nghệ học máy được hoàn thiện từ nhiều năm sử dụng trên Amazon.com.

Với Amazon Personalize, bạn cung cấp luồng hoạt động từ ứng dụng của mình – lượt xem trang, lượt đăng ký, lượt mua hàng, v.v. – cũng như danh mục các mặt hàng bạn muốn giới thiệu, chẳng hạn như bài báo, sản phẩm, video hoặc nhạc. Bạn cũng có thể chọn cung cấp cho Amazon Personalize
thông tin nhân khẩu học bổ sung từ người dùng của bạn, chẳng hạn như tuổi hoặc vị trí địa lý. Amazon Personalize sẽ
xử lý và kiểm tra dữ liệu, xác định điều gì có ý nghĩa, chọn các thuật toán phù hợp, đào tạo và tối ưu hóa mô hình cá nhân hóa được tùy chỉnh cho dữ liệu của bạn.

Tất cả dữ liệu được Amazon Personalize phân tích đều được giữ kín và bảo mật, đồng thời chỉ được sử dụng cho các đề xuất tùy chỉnh của bạn. Bạn có thể bắt đầu cung cấp các dự đoán được cá nhân hóa của mình thông qua một lệnh gọi API đơn giản từ bên trong đám mây riêng ảo mà dịch vụ duy trì. Bạn chỉ phải trả cho những gì bạn sử dụng và không có phí tối thiểu và không có cam kết trả trước.

Amazon Personalize giống như có nhóm cá nhân hóa máy học Amazon.com của riêng bạn theo ý của bạn, 24 giờ một ngày.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *