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Modelos de machine learning no Amazon Pinpoint

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Modelos de machine learning no Amazon Pinpoint - Amazon Pinpoint

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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Um modelo de machine learning (ML) é uma representação matemática de um problema do mundo real. Um modelo de ML encontra padrões em dados e gera previsões com base nos padrões encontrados. Essas previsões geralmente melhoram ao longo do tempo, à medida que um modelo de ML recebe mais dados e as pessoas realizam novos treinos ou ajustam o modelo para refinar e otimizar a análise dos dados do modelo.

No Amazon Pinpoint, você pode se conectar a um determinado tipo de modelo de ML, conhecido como um modelo de recomendação, para prever com quais itens um usuário interagirá e para enviar esses itens aos destinatários de mensagens como recomendações personalizadas. Um modelo de recomendação é um modelo de ML projetado para responder à pergunta: “Do que um usuário vai gostar ou se interessar?“ Ele prevê o que um determinado usuário preferirá de um determinado conjunto de produtos ou itens, e fornece essas informações como um conjunto de recomendações para o usuário. Usando modelos de recomendação com o Amazon Pinpoint, você pode enviar recomendações personalizadas para destinatários de mensagens com base nos recursos e no comportamento de cada destinatário.

Para usar um modelo de recomendação com o Amazon Pinpoint, comece trabalhando com sua equipe de ciência de dados para criar e implantar o modelo como uma campanha do Amazon Personalize. Em seguida, configure o Amazon Pinpoint para usar dados de recomendação da campanha do Amazon Personalize. Faça isso configurando uma conexão entre o Amazon Pinpoint e a campanha do Amazon Personalize. Ao configurar a conexão, você especifica como deseja recuperar e usar dados da campanha do Amazon Personalize.

Depois de configurar a conexão à campanha do Amazon Personalize, você pode começar a adicionar recomendações às mensagens. Para fazer isso, crie um modelo de mensagem. No modelo, adicione variáveis de mensagem para as recomendações que você deseja usar. É possível adicionar essas variáveis aos seguintes tipos de modelos:

  • Modelos de e-mail, para mensagens de e-mail que você envia de campanhas ou jornadas.

  • Modelos de notificação por push, para as notificações por push enviadas de campanhas.

  • Modelos de SMS, para mensagens de texto SMS enviadas de campanhas.

Depois, crie uma campanha ou jornada para enviar mensagens que usam o modelo. Quando você envia as mensagens, o Amazon Pinpoint recupera os dados mais recentes da campanha do Amazon Personalize e substitui cada variável pelos valores recomendados pelo modelo para cada destinatário da mensagem.

Esse recurso está disponível no seguinte Regiões da AWS:

  • Leste dos EUA (N. da Virgínia)

  • Oeste dos EUA (Oregon)

  • Ásia-Pacífico (Mumbai)

  • Ásia-Pacífico (Sydney)

  • Ásia-Pacífico (Seul)

  • Ásia-Pacífico (Singapura)

  • Ásia-Pacífico (Tóquio)

  • Europa (Irlanda)

  • Canadá (Central)

Os tópicos deste capítulo explicam como configurar o Amazon Pinpoint para usar dados de recomendação de uma campanha do Amazon Personalize. Eles também explicam como incluir esses dados em mensagens.

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