Amazon Personalize 是亞馬遜開發(fā)的一種機器學(xué)習(xí)服務(wù)，開發(fā)人員可以輕松地為使用其應(yīng)用程序的客戶提供個性化推薦?？梢哉f，擁有 Personalize 就像擁有自己的 Amazon.com 機器學(xué)習(xí)個性化團隊一樣。

目前，機器學(xué)習(xí)正更為廣泛地用于提高客戶參與度。然而，由于開發(fā)機器學(xué)習(xí)功能的復(fù)雜性和專業(yè)性，開發(fā)生成這些復(fù)雜推薦系統(tǒng)所需的機器學(xué)習(xí)功能并不是一件容易的事。不過，亞馬遜的新服務(wù)或許可以解決這個難題。

日前，亞馬遜推出了Amazon Personalize服務(wù)，這是一項為網(wǎng)站、移動應(yīng)用程序、內(nèi)容管理和電子郵件營銷系統(tǒng)的開發(fā)提供便利的AWS（Amazon Web Services）服務(wù)。亞馬遜表示，Personalize可以為用戶提供產(chǎn)品建議、定制的搜索結(jié)果以及動態(tài)定制渠道。

Personalize的便利之處在于，可以讓以前沒有機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的開發(fā)人員，也能夠利用 Amazon.com 上完善的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，在其應(yīng)用程序中構(gòu)建復(fù)雜的個性化功能。

目前，這項服務(wù)可以在部分AWS區(qū)域開始使用，包括美國東部（俄亥俄州）、美國東部（北弗吉尼亞州）、美國西部（俄勒岡）、亞太地區(qū)（東京）、亞太地區(qū)（新加坡）和歐盟（愛爾蘭），其他地點還在開發(fā)中。

“我們很高興與AWS客戶分享我們在使用機器學(xué)習(xí)20年來在Amazon.com上提供卓越體驗所開發(fā)的專業(yè)知識，”AWS的機器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian說?！翱蛻粢恢痹谝髞嗰R遜個性化，我們迫切希望看到他們?nèi)绾螌嵤┻@些服務(wù)來滿足他們自己的最終用戶。最好一點是，這些人工智能服務(wù)，如Amazon Personalize，不需要任何機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗，就能夠立即培訓(xùn)、調(diào)整和部署模型以滿足其業(yè)務(wù)需求。”

Personalize第一次亮相是在去年在亞馬遜的re：Invent大會上，當時介紹Personalize是一項全面管理的服務(wù)，通過提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施和管理數(shù)據(jù)處理、特征提取、算法培訓(xùn)等方式、在云中訓(xùn)練、調(diào)整和部署定制機器學(xué)習(xí)模型。

客戶提供來自其應(yīng)用和網(wǎng)站的活動流，例如點擊次數(shù)、網(wǎng)頁瀏覽量、注冊次數(shù)、購買次數(shù)， 以及他們想要推薦的項目清單（例如文章，產(chǎn)品，視頻或音樂）與可選的人口統(tǒng)計信息（如年齡或地理位置）。Amazon Personalize 將處理和檢查數(shù)據(jù)，確定有意義的內(nèi)容，選擇正確的算法，并培訓(xùn)和優(yōu)化數(shù)據(jù)定制的個性化模型。

客戶通過API收到結(jié)果，并且只需要為他們使用的內(nèi)容付費，既沒有最低費用，也無需預(yù)付費。

亞馬遜對上傳到Personalize網(wǎng)站上數(shù)據(jù)收費為每GB收取5美分，對用于培訓(xùn)定制模型的每小時培訓(xùn)收取24美分的費用。實時推薦請求根據(jù)上傳的請求數(shù)量進行定價，對于較大的訂單提供折扣。

多米諾、雅馬哈、賽百味、寶萊塢點播視頻主持人Spuul以及婚禮公司Zola，都是Personalize的用戶，他們使用Personalize來突出商店目錄中的樂器，提供成分和風味建議，并設(shè)計個性化的風格組合。

多米諾全球的負責人Mallika Krishnamurthy 表示，“我們在 Domino 做的每一件事都以顧客為中心，我們一直在不懈地努力改善和提升他們的體驗。使用 Amazon Personalize，我們能夠在整個客戶群中實現(xiàn)大規(guī)模個性化，使我們能夠應(yīng)用有關(guān)個人客戶及其環(huán)境的背景信息，并通過我們的數(shù)字渠道提供特價和優(yōu)惠等定制通信信息......”

“賽百味十分注重客人的體驗。使用亞馬遜Personalize，我們可以快速為各種各樣的成分和口味提供個性化的推薦，以適應(yīng)我們忙碌客人的獨特生活方式。”賽百味的執(zhí)行官Neville Hamilton表示。

“我們的團隊不需要機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識，只要通過Amazon Personalize就可以提出建議。我們期待與AmazonPersonalize的后續(xù)合作，為想要新鮮食用的客人提供最佳體驗。我們已成功使用AmazonPersonalize進行測試，為從我們的應(yīng)用程序發(fā)出訂單的客戶提供建議，并很高興在不久的將來擴展到個性化的應(yīng)用程序通知。“

對于有人擔心的隱私問題，亞馬遜稱，Personalize 分析的所有數(shù)據(jù)都保持在私密和安全狀態(tài)，僅用于用于的定制化推薦。