Amazon Pinpoint での機械学習モデル

機械学習 (ML) モデルは、実際の問題の数学的表現です。ML モデルは、データ内のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて予測を生成します。通常、ML モデルがより多くのデータを受け取り、モデルが再トレーニングまたは調整され、モデルのデータ分析が改良および最適化されるに従い、これらの予測は時間の経過とともに改善されます。

Amazon Pinpoint では、推奨モデルと呼ばれる特定のタイプの ML モデルに接続して、ユーザーが操作するアイテムを予測し、それらのアイテムをパーソナライズされた推奨事項としてメッセージ受信者に送信できます。推奨モデルは、「ユーザーは何が好きですか、または興味がありますか?」という質問に答えるように設計された ML モデルです。これにより、特定のユーザーが製品や商品の特定のセットから好むものが予測され、その情報がユーザーに対する推奨事項のセットとして提供されます。Amazon Pinpoint で推奨モデルを使用して、各受信者の属性と動作に基づいてパーソナライズされた推奨事項をメッセージ受信者に送信できます。

Amazon Pinpoint で推奨モデルを使用するには、まずデータサイエンスチームと協力して、Amazon Personalize キャンペーンとしてモデルを作成し、デプロイします。次に、Amazon Pinpoint が Amazon Personalize キャンペーンの推奨データを使用できるように設定します。このために、Amazon Pinpoint と Amazon Personalize キャンペーン間の接続を設定します。接続を設定する際、Amazon Personalize キャンペーンからデータを取得して使用する方法を指定します。

Amazon Personalize キャンペーンへの接続を設定したら、メッセージへの推奨事項の追加を開始できます。これを行うには、メッセージテンプレートを作成します。テンプレートで、使用する推奨事項のメッセージ変数を追加します。これらの変数は、以下のタイプのテンプレートに追加できます。

次に、テンプレートを使用するメッセージを送信するキャンペーンまたはジャーニーを作成します。メッセージを送信すると、Amazon Pinpoint は Amazon Personalize キャンペーンから最新のデータを取得し、それぞれの変数をモデルによってメッセージ受信者ごとに推奨される値に置き換えます。

この機能は、以下で使用できます AWS リージョン。

この章のトピックでは、Amazon Personalize キャンペーンからの推奨データを使用するように Amazon Pinpoint を設定する方法について説明します。また、そのデータをメッセージに含める方法についても説明します。