Publicado en: Jul 2, 2020
HAQM Personalize utiliza aprendizaje automático para personalizar recomendaciones de productos, contenidos y comunicaciones de marketing para sus usuarios, sin necesidad de contar con experiencia en aprendizaje automático. Esta tecnología ha sido perfeccionada a lo largo de 20 años de desarrollo de sistemas de recomendación en HAQM.com.
Hoy, nos complace anunciar la administración mejorada de metadatos dispersos o que faltan para tipos de conjuntos de datos de objetos, usuarios e interacciones, en HAQM Personalize. Metadatos como la marca de un producto, el grupo de edad de un usuario o el tipo de dispositivo utilizado en la sesión de navegación pueden ser útiles para mejorar la precisión y relevancia de los modelos de recomendación. Sin embargo, a menudo los datos son imperfectos, y en muchos casos pueden faltar datos, los cuales pueden afectar de forma negativa al rendimiento del modelo si no se administran con cuidado durante el proceso de entrenamiento del modelo de aprendizaje automático.
Para gestionar estas situaciones, HAQM Personalize le permite ahora definir “null” (nulo) como valor aceptable en un esquema al crear una solución de HAQM Personalize. De este modo, se asegura que los metadatos imperfectos se pueden utilizar de forma segura para mejorar la relevancia de sus recomendaciones. Si desea utilizar esta función, puede definir “null” como un valor de metadatos permitido en la API o en la consola de HAQM Personalize cuando defina el esquema para su conjunto de datos. A continuación, puede importar con seguridad su conjunto de datos en HAQM Personalize para crear una solución. Al crearla, HAQM Personalize reconocerá de forma automática los campos en los que faltan metadatos y los administrará de forma apropiada a la vez que entrena el modelo de aprendizaje automático. Consulte la guía para desarrolladores si desea obtener más información acerca de esta característica.
La administración mejorada de metadatos que faltan en HAQM Personalize están ahora disponibles en EE. UU. Este (Norte de Virginia, Ohio), EE. UU. Oeste (Oregón), Canadá (Central), UE (Irlanda) y Asia Pacífico (Sídney, Tokio, Mumbai, Singapur y Seúl).