Amazon Personalize unterstützt jetzt Offline-Modell-Metriken für Empfehlungsgeber

Amazon Personalize bietet jetzt Offline-Modell-Metriken für Empfehlungsgeber, mit denen Sie die Qualität der Empfehlungen bewerten können. Ein Empfehlungsgeber ist eine Ressource, die für bestimmte Anwendungsfälle optimierte Empfehlungen bereitstellt, z. B. „Häufig zusammen gekauft“ für den Einzelhandel und „Top-Picks für Sie“ für den Bereich Medien und Unterhaltung. Offline-Metriken sind Metriken, die Amazon Personalize generiert, wenn Sie einen Empfehlungsgeber erstellen. Sie können Offline-Metriken verwenden, um die Leistung des grundlegenden Modells des Empfehlungsgebers zu analysieren. Offline-Metriken erlauben es Ihnen, das Modell mit anderen Modellen, die auf denselben Daten trainiert wurden, zu vergleichen. Zu den bereitgestellten Metriken gehören die Reichweite, der mittlere wechselseitige Rang, der normalisierte diskontierte kumulierte Gewinn (NDCG) und die Präzision.
Quelle: aws.amazon.com