Amazon Personalize erweitert die Grenzwerte, um mehr Benutzer und längere Interaktionsverläufe zu unterstützen

Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass Amazon Personalize die Grenzwerte erweitert hat, um Datensätze mit bis zu 100 Millionen Benutzern und 3 Milliarden Interaktionen zu unterstützen. Amazon Personalize ermöglicht es Entwicklern, die Kundenbindung durch personalisierte Produkt- und Inhaltsempfehlungen zu verbessern – ohne dass ML-Kenntnisse erforderlich sind. Amazon Personalize trainiert benutzerdefinierte Modelle für jeden Kunden anhand seiner individuellen Daten. Bisher konnten bei diesen Modellen bis zu 50 Millionen Benutzer in das Training eingebunden werden. Durch die Verdoppelung dieses Grenzwerts verbessert Amazon Personalize die Modellleistung für Großkunden, da diese das Training nun mit einem vielfältigeren Datensatz durchführen können. Für Kunden mit einer größeren Benutzerbasis, die diesen Grenzwert möglicherweise überschreiten, wählt Amazon Personalize vor dem Training eine optimale Gruppe von Benutzern aus. Bisher berücksichtigten von Amazon Personalize trainierte Modelle zudem maximal 500 Millionen der letzten Interaktionen zwischen Benutzern und Elementen. Kunden können die Trainingszeit jetzt verlängern, um bis zu 3 Milliarden Interaktionen zu berücksichtigen. So kann die Leistung von Modellen verbessert werden, indem mehr Verlaufsdaten für Kunden mit einer großen Benutzerbasis oder einer hohen Interaktionsgeschwindigkeit erfasst werden. Wenn Sie die Anzahl der Interaktionen, die von Ihrem Modell berücksichtigt werden, erhöhen möchten, beantragen Sie einfach eine Erhöhung der Service Quota über die Service-Quota-Konsole.
Quelle: aws.amazon.com