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简化个性化开发：自动化ML工作流程如何加速亚马逊个性化实施

2025年6月2日 17:34 33 Comments
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本博客文章提供了一种MLOPS解决方案，该解决方案使用AWS Cloud开发套件（AWS CDK）以及AWS STEP功能，Amazon EventBridge和Amazon等服务个性化，以自动化为数据准备，模型培训，部署和监视亚马逊个性化的提供资源。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
制定与客户产生共鸣的独特，定制的体验是提高参与和促进品牌忠诚度的有效策略。但是，由于需要实时数据处理，用于客户细分的复杂算法以及持续优化以适应不断变化的行为和偏好，因此创建动态的个性化内容是具有挑战性的，而且耗时。尽管面临这些挑战，但潜在的奖励使个性化成为许多企业的值得追求。 Amazon个性化是一项完全管理的机器学习（ML）服务，它使用您的数据为您的用户生成产品和内容建议。 Amazon个性化帮助通过对您提供的数据进行培训的自定义模型，例如用户，目录项目以及用户和项目之间的交互，以生成个性化的内容和产品建议。 You can choose from various recipes—algorithms for specific use-cases—to find the ones that fit your needs, such as recommending items that a user is mostly likely to engage with next given their past interactions or next best action that a user is most likely to take.To maintain a personalized user experience, it’s crucial to implement machine learning operations (MLOps) practices, including continuous integration, deployment, and training of your ML models. MLOPS促进了各种ML工具和框架的无缝集成，从而简化了开发过程。一种用于维护个性化体验的强大机器学习解决方案通常包括自动化管道构建，以及自动配置，培训，再培训和个性化模型的部署。虽然亚马逊人的个性化服务提供了现成的推荐引擎，但建立一个全面的MLOP生命周期来实现个性化解决方案仍然是一项复杂的事业。此过程涉及复杂的步骤
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