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Modelos de machine learning en Amazon Pinpoint

Modo de enfoque
Modelos de machine learning en Amazon Pinpoint - Amazon Pinpoint

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Un modelo de aprendizaje automático (ML) es una representación matemática de un problema del mundo real. Un modelo de ML encuentra patrones en los datos y genera predicciones basadas en los patrones que encuentra. Estas predicciones suelen mejorar con el tiempo, ya que un modelo ML recibe más datos y las personas vuelven a entrenar o ajustan el modelo para refinar y optimizar el análisis de datos del modelo.

En Amazon Pinpoint, puede conectarse a un determinado tipo de modelo de machine learning, denominado modelo de recomendación, para predecir con qué elementos interactuará un usuario y enviar esos elementos a los destinatarios del mensaje como recomendaciones personalizadas. Un modelo de recomendación es un modelo de ML diseñado para responder a la pregunta: «¿Qué le gustará o le interesará a un usuario?» Predice lo que un usuario en particular preferirá de un determinado conjunto de productos o elementos, y proporciona esa información como un conjunto de recomendaciones para el usuario. Mediante el uso de modelos de recomendación con Amazon Pinpoint, puede enviar recomendaciones personalizadas a los destinatarios de mensajes en función de los atributos y el comportamiento de cada destinatario.

Para utilizar un modelo de recomendación con Amazon Pinpoint, comience por trabajar con el equipo de ciencia de datos para crear e implementar el modelo como una campaña de Amazon Personalize. A continuación, configure Amazon Pinpoint para usar los datos de la recomendación de la campaña de Amazon Personalize. Para ello, configure una conexión entre Amazon Pinpoint y la campaña de Amazon Personalize. Cuando configure la conexión, especifique cómo desea recuperar y utilizar los datos de la campaña de Amazon Personalize.

Después de configurar la conexión a la campaña de Amazon Personalize, puede comenzar a agregar recomendaciones a los mensajes. Para ello, cree una plantilla de mensaje. En la plantilla, agregue variables de mensaje para las recomendaciones que desee utilizar. Puede agregar estas variables a los siguientes tipos de plantillas:

  • Plantillas de correo electrónico, para los mensajes de correo electrónico que envía desde campañas o recorridos.

  • Plantillas de notificaciones push, para notificaciones push que envía desde campañas.

  • Plantillas de SMS, para mensajes de texto SMS que envía desde campañas.

A continuación, cree una campaña o recorrido para enviar mensajes que utilicen la plantilla. Cuando envía los mensajes, Amazon Pinpoint recupera los datos más recientes de la campaña de Amazon Personalize y sustituye cada variable por los valores que recomienda el modelo para cada destinatario del mensaje.

Esta función está disponible en los siguientes lugares Regiones de AWS:

  • Este de EE. UU. (Norte de Virginia)

  • Oeste de EE. UU. (Oregón)

  • Asia-Pacífico (Bombay)

  • Asia-Pacífico (Sídney)

  • Asia-Pacífico (Seúl)

  • Asia-Pacífico (Singapur)

  • Asia-Pacífico (Tokio)

  • Europa (Irlanda)

  • Canadá (centro)

En los temas de este capítulo se explica cómo configurar Amazon Pinpoint para utilizar los datos de recomendación de una campaña de Amazon Personalize. También explican cómo incluir esos datos en los mensajes.

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