Amazon推薦機制變雲端服務，AWS個人化即時推薦服務正式上線

AWS最近為企業開發者推出即時個人化推薦服務Amazon Personalize，該服務於去年11月的re：Invent大會中首次亮相，現在正式透過API的方式提供收費服務，目前於美國東部和西部地區、亞太地區的東京和新加坡，以及和歐盟地區推出，其他地區也會陸續推出服務，AWS指出，這是Amazon內部所用的機器學習技術，變成了一項對外提供的服務，可供企業在自家應用系統中也能快速建立推薦模型，就算企業沒有具備機器學習的經驗也能使用。

該服務為AWS完全託管的服務，提供企業建置推薦模型所需的必要基礎設施，並管理整個機器學習模型的流程，包含處理資料、辨識特徵、篩選演算法、訓練、優化和生成結果，AWS指出，該即時個人化推薦服務能夠協助多種類型的應用開發變得更簡單，包含特定商品推薦、個人化搜尋結果、客製化個人行銷等，透過AWS的機器學習模型，訓練、優化和部署個人化的推薦功能。

AWS表示，AWS內部已經用機器學習模型打造推薦和個人化服務已超過20年，但是要提供企業類似的技術並不容易，由於每個應用案例的多元性，無法有效地在跨多種應用案例中，提供企業單一的客製化演算法，每個應用案例都有自己的獨特性，像是影片、音樂、商品和新聞文章等，都需要獨特的資料集、演算法和優化方式，來產生最佳的結果，AWS宣稱，Personalize服務是整合了AWS過去的機器學習經驗，提供跨產業應用案例的個人化推薦服務，將企業建置個人化模型的時間，從數個月減少至數天。

企業只要提供自家應用的動態資料，像是頁面的瀏覽數、點擊數、註冊人數和購買等相關資料，搭配要推薦的項目庫存清單，像是音樂、影片、商品或是文章等，另外，企業也可以選擇性地提供用戶的其他訊息，像是年齡、地理位置等，Personalize服務會處理並檢視資料，辨識出有意義的數據，再從多個演算法中找出最適合的演算法，接著訓練和優化推薦模型，企業透過API就能取得個人化推薦結果，過程中所有的資料都為企業所有，AWS也會確保資料的隱私性。