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优化博客

构建您的实验计划的提示和技巧



确定最好的客户体验可能是具有挑战性的。团队经常依靠调查,焦点小组和分析,以确定客户想要的,然后根据该理解建立什么。机器学习可用于帮助提供 内容情报 更相关的内容,但调整这些模型可能是耗时的,需要大量的手动分析来确定客户的最佳体验。我们’兴奋地宣布与之一体化 亚马逊个性化 to combine AWS’具有优化的强大机器学习技术’S实验平台帮助团队测试,迭代和推出机器学习模式,推动客户参与和促进创新。

亚马逊个性化使得提供机器学习的动力体验

Amazon个性化提供访问相同的个性化模型亚马逊在过去的20年里开发了自己的业务。优化为Amazon个性化使软件团队能够使用优化使用亚马逊个性化模型的不同变化’S渐进式交付和实验平台。一旦确定了获奖模型,用户就可以使用优化来推出该模型’s功能标志没有代码部署。通过实时结果和统计信心,用户可以不断监控和优化其数字体验。 

优化 + Amazon个性化

亚马逊之间的集成方式是个性化和优化的作品

公司使用亚马逊个性化来培训不同的机器学习型号。 Amazon个性化提供定制的个性化算法,如用户建议,个性化排名和相关项目。在今天的一体化之前,团队质疑: 哪种算法对我们的业务有最大的积极影响?我们如何知道产品建议完全是改善我们的业务吗?

改善客户参与与可衡量的影响

对于Amazon的优化,团队可以轻松段和测试模型变化,并通过在优化的控制器中设置一个特征标志来轻松地进行客户群的百分比,以控制其客户所示的机器学习供电体验。团队接受自动化实验结果和统计报告,以便自信地识别最佳性能的模型。随着在多个版本的机器学习模型上测试和迭代的能力,团队可以更快地改善用户体验。此外,实时结果具有关于每种经验的统计学意义的统计学意义进一步减少了猜测并量化了对应用程序和业务指标的影响。

实验结果

示例:实验结果显示获奖亚马逊个性化建议模型

更安全的机器学习版本 

为了进一步缓解风险,可以将获胜的模型和经验推出到客户的百分比,而不是每个人都会限制爆炸半径应该有问题,并且可以在没有代码部署的情况下回滚。可以使用优化的可远程更新和验证各个模型参数’仪表板。例如,优化提供灵活的受众,所以可以仅针对特定客户,地理位置或其他关键段来推出个性化模型变体。

推出个性化模型

示例:推出亚马逊个性化模型,以频繁客户

演示视频:如何优化+亚马逊个性化驱动更好的电子商务体验

在线零售商可以使用优化的亚马逊个性化集成来运行实验,以查看哪种机器学习模型驱动最高的采购率。观看下面的视频,了解团队如何使用这种整合来推动收入。

如何开始

要开始使用此集成转到 优化.com./aws. 并检查其github 回购.

优化X.