**Aviso de fim do suporte:** em 30 de outubro de 2026, AWS encerrará o suporte para o Amazon Pinpoint. Após 30 de outubro de 2026, você não poderá mais acessar o console do Amazon Pinpoint nem seus recursos (endpoints, segmentos, campanhas, jornadas e analytics). Para obter mais informações, consulte [Fim do suporte do Amazon Pinpoint](https://docs.aws.amazon.com/console/pinpoint/migration-guide). **Observação:** APIs relacionados a SMS, voz, push móvel, OTP e validação de número de telefone não são afetados por essa alteração e são compatíveis com o AWS End User Messaging.

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# Modelos de machine learning no Amazon Pinpoint
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Um *modelo de machine learning (ML)* é uma representação matemática de um problema do mundo real. Um modelo de ML encontra padrões em dados e gera previsões com base nos padrões encontrados. Essas previsões geralmente melhoram ao longo do tempo, à medida que um modelo de ML recebe mais dados e as pessoas realizam novos treinos ou ajustam o modelo para refinar e otimizar a análise dos dados do modelo.

No Amazon Pinpoint, você pode se conectar a um determinado tipo de modelo de ML, conhecido como um *modelo de recomendação*, para prever com quais itens um usuário interagirá e para enviar esses itens aos destinatários de mensagens como recomendações personalizadas. Um *modelo de recomendação* é um modelo de ML projetado para responder à pergunta: “Do que um usuário vai gostar ou se interessar?“ Ele prevê o que um determinado usuário preferirá de um determinado conjunto de produtos ou itens, e fornece essas informações como um conjunto de recomendações para o usuário. Usando modelos de recomendação com o Amazon Pinpoint, você pode enviar recomendações personalizadas para destinatários de mensagens com base nos recursos e no comportamento de cada destinatário.

Para usar um modelo de recomendação com o Amazon Pinpoint, comece trabalhando com sua equipe de ciência de dados para criar e implantar o modelo como uma campanha do Amazon Personalize. Em seguida, configure o Amazon Pinpoint para usar dados de recomendação da campanha do Amazon Personalize. Faça isso configurando uma conexão entre o Amazon Pinpoint e a campanha do Amazon Personalize. Ao configurar a conexão, você especifica como deseja recuperar e usar dados da campanha do Amazon Personalize.

Depois de configurar a conexão à campanha do Amazon Personalize, você pode começar a adicionar recomendações às mensagens. Para fazer isso, crie um modelo de mensagem. No modelo, adicione variáveis de mensagem para as recomendações que você deseja usar. É possível adicionar essas variáveis aos seguintes tipos de modelos:
+ Modelos de e-mail, para mensagens de e-mail que você envia de campanhas ou jornadas.
+ Modelos de notificação por push, para as notificações por push enviadas de campanhas.
+ Modelos de SMS, para mensagens de texto SMS enviadas de campanhas.

Depois, crie uma campanha ou jornada para enviar mensagens que usam o modelo. Quando você envia as mensagens, o Amazon Pinpoint recupera os dados mais recentes da campanha do Amazon Personalize e substitui cada variável pelos valores recomendados pelo modelo para cada destinatário da mensagem.

Este atributo está disponível nas seguintes Regiões da AWS: 
+  Leste dos EUA (N. da Virgínia)
+ Oeste dos EUA (Oregon)
+ Ásia-Pacífico (Mumbai)
+ Ásia-Pacífico (Sydney)
+ Ásia-Pacífico (Seul)
+ Ásia-Pacífico (Singapura)
+ Ásia-Pacífico (Tóquio)
+ Europa (Irlanda)
+ Canadá (Central)

Os tópicos deste capítulo explicam como configurar o Amazon Pinpoint para usar dados de recomendação de uma campanha do Amazon Personalize. Eles também explicam como incluir esses dados em mensagens.

**Topics**
+ [Como as recomendações funcionam no Amazon Pinpoint](ml-models-rm-how-it-works.md)
+ [Preparação para usar um modelo de recomendação com o Amazon Pinpoint](ml-models-rm-prerequisites.md)
+ [Configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint](ml-models-rm-setup.md)
+ [Usar recomendações em mensagens](ml-models-rm-using.md)
+ [Gerenciar modelos de machine learning no Amazon Pinpoint](ml-models-managing.md)