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使用 AMS SSP 在您的 AMS 帳戶中佈建 Amazon Personalize
使用 AMS 自助式佈建 (SSP) 模式直接存取 AMS 受管帳戶中的 Amazon Personalize 功能。Amazon Personalize 是一種機器學習服務，可讓開發人員輕鬆地使用其應用程式為客戶建立個人化建議。
機器學習越來越常用於透過提供個人化產品和內容建議、量身訂做的搜尋結果和有針對性的行銷活動來提高客戶參與度。不過，由於複雜性，開發產生這些複雜建議系統所需的機器學習功能，現在已超過大多數組織觸手可及的範圍。Amazon Personalize 可讓沒有先前機器學習經驗的開發人員輕鬆在其應用程式中建置複雜的個人化功能，使用從 Amazon.com 上多年使用的機器學習技術。
使用 Amazon Personalize，您可以從應用程式提供活動串流 – 按一下、頁面檢視、註冊、購買等 – 以及您想要建議的項目清單，例如文章、產品、影片或音樂。您也可以選擇向 Amazon Personalize 提供來自使用者的其他人口統計資訊，例如年齡或地理位置。Amazon Personalize 將處理和檢查資料、識別有意義的內容、選取正確的演算法，以及訓練和最佳化針對您的資料自訂的個人化模型。Amazon Personalize 分析的所有資料都會保持私有和安全，僅用於您的自訂建議。您可以透過簡單的 API 呼叫開始提供個人化的建議。您只需支付使用量的費用，而且沒有最低費用，也沒有預付承諾。
若要進一步了解，請參閱 Amazon Personalize
AWS Managed Services 中的 Amazon Personalize 常見問答集
問：如何請求存取 AMS 帳戶中的 Amazon Personalize？
透過提交管理 | AWS 服務 | 自行佈建服務 | 新增 （需要檢閱） (ct-3qe6io8t6jtny) 變更類型來請求存取權，而且您需要指定要由 AWS 個人化用來產生建議的資料的 S3 儲存貯體。此 RFC 會將下列 IAM 角色佈建至您的帳戶： customer_personalize_console_role和 customer_personalize_service_role。
在帳戶中佈建
customer_personalize_console_role後，您必須在聯合解決方案中加入角色。您也可以將 連接到 以外的customer_personalize_console_policy其他現有角色Customer_ReadOnly_Role。將
customer_personalize_service_role提供給您的帳戶後，您可以在建立新的資料集群組時參考其 ARN。
目前，AMS Operations 也會在您的帳戶中部署此服務角色：aws_code_pipeline_service_role_policy。
問：在我的 AMS 帳戶中使用 Amazon Personalize 有哪些限制？
Amazon Personalize 組態僅限於沒有 'ams-' 或 'mc-' 字首的資源，以防止對 AMS 基礎設施進行任何修改。
問：在我的 AMS 帳戶中使用 Amazon Personalize 有哪些先決條件或相依性？
如果存放資料的 S3 儲存貯體已加密，則必須提供 KMS 金鑰 ID，以便我們允許 Amazon Personalize 使用的角色解密儲存貯體。
Amazon Personalize 不支援預設 KMS S3 金鑰。如果需要使用 KMS，請建立自訂金鑰，並透過開啟變更類型 KMS 金鑰 | Create （需要檢閱） 的 RFC 來新增下列政策：
必須使用下列儲存貯體政策建立 S3 儲存貯體。透過提交變更類型為 S3 儲存 | 建立政策的 RFC 來執行此操作。此政策允許 Amazon Personalize 存取資料；該儲存貯體將包含 Amazon Personalize 要使用的資料。
