Publicado: Dec 16, 2022
Temos o prazer de anunciar que o HAQM Personalize aumentou os limites para comportar conjuntos de dados com até 100 milhões de usuários e 3 bilhões de interações. O HAQM Personalize permite que os desenvolvedores melhorem o envolvimento do cliente por meio de recomendações personalizadas de produtos e conteúdo, sem necessidade de experiência em ML. O HAQM Personalize treina modelos personalizados para cada cliente usando seus dados exclusivos. Anteriormente, esses modelos podiam usar até 50 milhões de usuários no treinamento. Ao dobrar esse limite, o HAQM Personalize aumenta a performance do modelo para grandes clientes, permitindo que eles treinem com conjuntos de dados mais diversificados. Para clientes com bases de usuários maiores que podem exceder esse limite, o HAQM Personalize faz uma amostragem de um conjunto ideal de usuários antes do treinamento. Anteriormente, os modelos treinados pelo HAQM Personalize também usavam um máximo de 500 milhões das interações mais recentes entre usuários e itens. Agora, os clientes têm a opção de aumentar o tempo de treinamento para usar até 3 bilhões de interações. Esse aumento pode aumentar a performance do modelo, capturando mais dados históricos para clientes com uma grande base de usuários ou uma alta velocidade de interações. Para aumentar o número de interações usadas pelos filtros, basta solicitar um aumento de cota de serviço no console do Service Quota.
O HAQM Personalize permite que você personalize sites, aplicações, anúncios, e-mails etc. usando a mesma tecnologia de machine learning usada pela HAQM, sem necessidade de experiência prévia com machine learning. Para começar a usar o HAQM Personalize, acesse nossa documentação.