Modèles de machine learning dans Amazon Pinpoint - Amazon Pinpoint

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Modèles de machine learning dans Amazon Pinpoint

Un modèle de machine learning (ML) est une représentation mathématique d'un problème réel. Un modèle de machine learning trouve des modèles dans les données et génère des prédictions basées sur ces modèles. Ces prédictions s'améliorent généralement au fil du temps, à mesure qu'un modèle de machine learning reçoit plus de données et que les collaborateurs réentraînent ou ajustent le modèle pour affiner et optimiser l'analyse des données du modèle.

Dans Amazon Pinpoint, vous pouvez vous connecter à un certain type de modèle de machine learning, appelé modèle de recommandation, afin de prédire les éléments avec lesquels un utilisateur interagira et d’envoyer ces éléments aux destinataires du message sous forme de recommandations personnalisées. Un modèle de recommandation est un modèle de machine learning conçu pour répondre à la question suivante : « Qu'est-ce qu'un utilisateur appréciera ou à quoi s'intéressera-t-il ? » Il prédit ce qu'un utilisateur particulier préférera à partir d'un ensemble donné de produits ou d'articles, et il fournit ces informations sous la forme d'un ensemble de recommandations pour l'utilisateur. En utilisant des modèles de recommandation avec Amazon Pinpoint, vous pouvez envoyer des recommandations personnalisées aux destinataires des messages en fonction des attributs et du comportement de chaque destinataire.

Pour utiliser un modèle de recommandation avec Amazon Pinpoint, commencez par collaborer votre équipe chargée de la science des données pour créer et déployer le modèle en tant que campagne Amazon Personalize. Configurez ensuite Amazon Pinpoint pour utiliser les données de recommandation de la campagne Amazon Personalize. Pour cela, configurez une connexion entre Amazon Pinpoint et la campagne Amazon Personalize. Lorsque vous configurez la connexion, vous spécifiez comment récupérer et utiliser les données de la campagne Amazon Personalize.

Après avoir configuré la connexion à la campagne Amazon Personalize, vous pouvez commencer à ajouter des recommandations aux messages. Pour cela, créez un modèle de message. Dans le modèle, ajoutez des variables de message pour les recommandations que vous souhaitez utiliser. Vous pouvez ajouter ces variables aux types de modèles suivants :

  • Modèles d'e-mail, pour les messages électroniques que vous envoyez à partir de campagnes ou de parcours

  • Modèles de notification Push, pour les notifications Push que vous envoyez à partir de campagnes

  • SMSmodèles, pour les SMS SMS que vous envoyez depuis des campagnes.

Créez ensuite une campagne ou un parcours pour envoyer des messages utilisant le modèle. Lorsque vous envoyez les messages, Amazon Pinpoint récupère les données les plus récentes de la campagne Amazon Personalize et remplace chaque variable par des valeurs recommandées par votre modèle pour chaque destinataire du message.

Cette fonctionnalité est disponible dans les versions suivantes Régions AWS :

  • USA Est (Virginie du Nord)

  • USA Ouest (Oregon)

  • Asie-Pacifique (Mumbai)

  • Asie-Pacifique (Sydney)

  • Asie-Pacifique (Séoul)

  • Asie-Pacifique (Singapour)

  • Asie Pacifique (Tokyo)

  • Europe (Ireland)

  • Canada (Centre)

Les rubriques de ce chapitre expliquent comment configurer Amazon Pinpoint pour utiliser les données de recommandation d’une campagne Amazon Personalize. Elles expliquent également comment inclure ces données dans les messages.

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