Jak zbudować system rekomendacji na Amazon Machine Learning

Question

Zastanawiam się, czy mogę zbudować system rekomendacji na Amazon Machine Learning. Wygląda na to, że nie jest to łatwe (według https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=617667) i myślę, że jeśli Amazon jest najlepszym rozwiązaniem, aby to zrobić.

Może ktoś ma doświadczenie z systemami rekomendacji i wie, jak go zbudować na platformie Amazon ML?

Jeśli nie, czy możesz zaproponować mi inne SaaS, które mogę wykorzystać?

Answer 1

To zależy od tego, ile przedmiotów musisz wybrać, aby uzyskać rekomendacje. Nie możesz dziś korzystać z Amazon ML w celu uzyskania rekomendacji dotyczących dużego katalogu (np. Amazon.com lub innych dużych sprzedawców detalicznych), ale jeśli masz stosunkowo mały katalog (~ 100 pozycji), możesz zbudować zestaw binarnych klasyfikatorów dla przedmiotów.

Jakość modelu ML zależy od jakości danych. Na przykład witryna Amazon.com może przedstawiać bardzo dobre rekomendacje, ponieważ mają one historię zakupów dla wielu zakupów.

Typowy wzorzec mechanizmu rekomendacji polega na użyciu filtrowania grupowego. Może działać bardzo dobrze dla stosunkowo dużej liczby użytkowników i przedmiotów. Ten i inne podobne algorytmy ML są implementowane w frameworkach, takich jak Spark ML (http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html). Wymaga trochę wysiłku technicznego i danych, aby działało to w twoim przypadku, ale zazwyczaj jest to warte wysiłku z dość dobrymi wynikami.

Można również spróbować użyć niektóre z następujących usług:

• H2O - http://www.h2o.ai/product/sparkling-water/
• Algorithmia - https://algorithmia.com/algorithms