**支援結束通知：**2026 年 10 月 30 日， AWS 將結束對 Amazon Pinpoint 的支援。2026 年 10 月 30 日之後，您將無法再存取 Amazon Pinpoint 主控台或 Amazon Pinpoint 資源 (端點、區段、行銷活動、旅程和分析)。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon Pinpoint 終止支援](https://docs.aws.amazon.com/console/pinpoint/migration-guide)。**注意：**與 SMS、語音、行動推播、OTP 和電話號碼驗證相關的 APIs 不受此變更影響，並受 AWS 最終使用者傳訊支援。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# Amazon Pinpoint 中的機器學習模型
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*機器學習 (ML) 模型*是真實世界問題的數學表示法。ML 模型會尋找資料中的模式，並根據找到的模式產生預測。這些預測通常會隨著時間的推移而改善，隨著 ML 模型接收的資料不斷增加，人們重新培訓或調整模型，以簡化和最佳化模型的資料分析。

在 Amazon Pinpoint 中，您可以連接到特定類型的 ML 模型 (稱為*建議者模型*)，以預測使用者將與哪些項目互動，並將那些項目傳送給訊息收件人當作個人化建議。*建議模型*是一個 ML 模型，旨在回答這個問題：「使用者喜歡什麼或對什麼感興趣？」 它會預測特定使用者偏好的一組特定產品或項目，並以一組建議的形式將該資訊提供給使用者。透過 Amazon Pinpoint 使用推薦者模型，就能根據每個收件人的屬性和行為，將個人化建議傳送給訊息收件人。

若要將建議者模型搭配 Amazon Pinpoint 使用，請先開始與資料科學團隊一起建立模型，並將模型部署為 Amazon Personalize 行銷活動。接著設定 Amazon Pinpoint 使用 Amazon Personalize 行銷活動的建議資料。在 Amazon Pinpoint 和 Amazon Personalize 行銷活動之間建立連線，可以執行此操作。設定連線時，您指定要以什麼方法擷取和使用 Amazon Personalize 行銷活動中的資料。

設定與 Amazon Personalize 行銷活動的連線後，就能開始將建議加入訊息。若要執行這項操作，請建立訊息範本。在此範本中，針對您要使用的建議新增訊息變數。您可以將這些變數新增至下列範本類型：
+ 電子郵件範本，適用於您從行銷活動或旅程傳送的電子郵件訊息。
+ 推播通知範本，用於您從行銷活動傳送的推播通知。
+ SMS 範本，適用於您從行銷活動傳送的 SMS 文字訊息。

然後，建立行銷活動或旅程，以傳送使用範本的訊息。您傳送訊息時，Amazon Pinpoint 會從 Amazon Personalize 行銷活動中擷取最新資料，並將每個變數替換成模型為每個訊息收件人建議的值。

此功能可在下列內容中使用 AWS 區域：
+  美國東部 (維吉尼亞北部)
+ 美國西部 (奧勒岡)
+ 亞太區域 (孟買)
+ 亞太區域 (悉尼)
+ 亞太區域 (首爾)
+ 亞太區域 (新加坡)
+ 亞太區域 (東京)
+ 歐洲 (愛爾蘭)
+ 加拿大 (中部)

本章中的主題說明如何設定 Amazon Pinpoint 使用 Amazon Personalize 行銷活動的建議資料。他們也說明如何將這些資料包含在訊息中。

**Topics**
+ [建議在 Amazon Pinpoint 中的運作原理](ml-models-rm-how-it-works.md)
+ [準備將推薦者模型與 Amazon Pinpoint 搭配使用](ml-models-rm-prerequisites.md)
+ [在 Amazon Pinpoint 中設定推薦者模型](ml-models-rm-setup.md)
+ [在訊息中使用建議](ml-models-rm-using.md)
+ [管理 Amazon Pinpoint 中的機器學習模型](ml-models-managing.md)