企業爭相使用Amazon Personalize 讓平台用戶擁有最好體驗

記者/潘冠霖

Amazon於3月16日舉辦AI/ML人工智慧及機器學習解決方案日,邀請企業界各方專家一同探討AI在產業中的應用。而Amazon為提升用戶體驗開發Amazon Personalize(個性化推薦),Amazon Personalize允許開發人員使用機器學習(ML)大規模地快速建置和部署精心策劃的建議和智慧型使用者細分。AWS Solutions Architect Tsu-Yi Li表示,個人化體驗對於開發客戶、優化用戶體驗,及企業營收都有非常顯著的影響,在企業服務中扮演著舉足輕重的角色。目前諸多公司都選擇使用Personalize,解決或甚至創造顧客的需求,不僅可以更精準推薦用戶產品,使其減少在平台上遇到的困難,還能提升效率,把預算花在刀口上。

AWS Solutions Architect Tsu-Yi Li。圖/1111人力銀行

數位時代資料工程師蔡効罡表示,數位時代以文末推薦來建構起數據收集分析、模型訓練,以及推論此基礎建設,希望藉此迅速推進不同渠道和產品。而數位時代用協同過濾、斷詞分析,及Bert的語意分析去使用這樣的推薦模型,並在未來,希望能佈署知識圖譜等建設,將斷詞及實體的觀念,以及其他彙整資訊放進圖譜,作為Personalize或其他模型的input。

數位時代資料工程師蔡効罡。圖/1111人力銀行

1111人力銀行策略長劉德泰指出,1111人力銀行為讓用戶可以使用更優質的求職平台,力拚數位轉型、建立AI技術團隊,並解決求職者找工作會遇到的問題。1111使用中央研究院的標準,讓求職關鍵字精準度不斷精進,精準度達到98%,並透過aws持續進行架構強化,除此之外,1111還用aws還做了相似職缺的推薦系統,讓求職者能夠更容易找到想要的職缺。未來,1111希望可以透過aws,做到個人職缺的特製化推薦,最優化用戶的體驗。

1111人力銀行策略長劉德泰。圖/1111人力銀行

KKLab首席研究工程師蔡尚樺表示,KKLab為了貫徹公司價值,給用戶最適合的資料,首先他們會幫客戶做資料的導入,並協助客戶的資料轉換成Personalize需要的格式,或客戶有現有的datafit,KKLab也會幫忙進行整合。而雖然能把資料原封不動餵進Personalize,但KKLab的工程師會將訓練資料,調整成更適合Personalize的格式,使其得到更好的訓練結果。

KKLab首席研究工程師蔡尚樺。圖/1111人力銀行

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