Suuret kielimallit (LLM) mullistavat aloja, kuten hakukoneet, luonnollisen kielen käsittely (NLP), terveydenhuolto, robotiikka ja koodin luominen. Sovellukset ulottuvat myös vähittäiskauppaan, jossa ne voivat parantaa asiakaskokemusta dynaamisten chatbottien ja tekoälyassistenttien avulla, sekä digitaaliseen markkinointiin, jossa ne voivat järjestää asiakaspalautetta ja suositella tuotteita kuvausten ja ostokäyttäytymisen perusteella.
LLM-sovellusten personointi voidaan saavuttaa sisällyttämällä ajantasaiset käyttäjätiedot, mikä edellyttää tyypillisesti useiden komponenttien integrointia. Yksi tällainen komponentti on ominaisuuskauppa, työkalu, joka tallentaa, jakaa ja hallitsee koneoppimismallien ominaisuuksia. Ominaisuudet ovat koulutuksen aikana käytettäviä syötteitä ja ML-mallien päätelmiä. Esimerkiksi elokuvia suosittelevassa sovelluksessa ominaisuuksia voivat olla aikaisemmat arviot, mieltymysluokat ja demografiset tiedot. Amazon SageMaker -ominaisuuskauppa on täysin hallittu tietovarasto, joka on suunniteltu erityisesti ML-mallin ominaisuuksien tallentamiseen, jakamiseen ja hallintaan. Toinen olennainen komponentti on orkestrointityökalu, joka soveltuu erilaisten osatehtävien nopeaan suunnitteluun ja hallintaan. Generatiiviset AI-kehittäjät voivat käyttää kehyksiä, kuten LangChain, joka tarjoaa moduuleja integroitavaksi LLM:ien kanssa ja orkestrointityökaluja tehtävien hallintaan ja nopeaan suunnitteluun.
Perustuu ajatukseen dynaamisesti ajantasaisten tietojen tuottamiseksi personoidun sisällön tuottamiseksi, ja LLM:ien käyttö on kerännyt merkittävää huomiota viimeaikaisessa suositusjärjestelmiä koskevassa tutkimuksessa. Näiden lähestymistapojen taustalla oleva periaate sisältää kehotteiden rakentamisen, jotka kapseloivat suositustehtävän, käyttäjäprofiilit, tuoteattribuutit ja käyttäjien väliset vuorovaikutukset. Nämä tehtäväkohtaiset kehotteet syötetään sitten LLM:ään, jonka tehtävänä on ennustaa tietyn käyttäjän ja kohteen välisen vuorovaikutuksen todennäköisyys. Kuten lehdessä sanotaan Yksilöllinen suositus suurten kielimallien avulla, suosituksiin perustuvat ja sitouttamisohjatut kehotuskomponentit ovat ratkaisevassa asemassa, jotta LLM:t voivat keskittyä asiaankuuluvaan kontekstiin ja mukautua käyttäjien mieltymyksiin.
Tässä viestissä selvennämme yksinkertaista mutta tehokasta ideaa yhdistää käyttäjäprofiileja ja tuotemääritteitä yksilöllisten sisältösuositusten luomiseksi LLM:ien avulla. Kuten viestissä on osoitettu, näillä malleilla on valtava potentiaali luoda korkealaatuista, kontekstitietoista syöttötekstiä, mikä johtaa parempiin suosituksiin. Tämän havainnollistamiseksi opastamme sinua ominaisuuskaupan (joka edustaa käyttäjäprofiileja) integroinnissa LLM:n kanssa näiden henkilökohtaisten suositusten luomiseksi.
Ratkaisun yleiskatsaus
Kuvitellaan skenaario, jossa elokuvaviihdeyritys mainostaa elokuvia eri käyttäjille sähköpostikampanjan kautta. Kampanja sisältää 25 tunnettua elokuvaa, ja haluamme valita kullekin käyttäjälle kolme parasta suositusta heidän kiinnostuksen kohteidensa ja aikaisempien luokituskäyttäytymistensä perusteella.
Esimerkiksi, koska käyttäjä on kiinnostunut erilaisista elokuvatyypeistä, kuten toiminta, romantiikka ja sci-fi, voimme määrittää tekoälyjärjestelmän kolme suosituinta elokuvaa kyseiselle käyttäjälle. Lisäksi järjestelmä voi luoda henkilökohtaisia viestejä kullekin käyttäjälle heidän mieltymyksiensä mukaisella sävyllä. Lisäämme myöhemmin tähän viestiin esimerkkejä henkilökohtaisista viesteistä.
Tämä tekoälysovellus sisältää useita yhdessä toimivia komponentteja, kuten seuraavasta kaaviosta näkyy:
- Käyttäjän profilointimoottori ottaa huomioon käyttäjän aiemman käytöksen ja tulostaa käyttäjäprofiilin, joka kuvastaa hänen kiinnostuksen kohteitaan.
- Ominaisuuskauppa ylläpitää käyttäjäprofiilitietoja.
- Median metatietokauppa pitää mainoselokuvaluettelon ajan tasalla.
- Kielimalli ottaa nykyisen elokuvaluettelon ja käyttäjäprofiilitiedot ja tulostaa kullekin käyttäjälle kolme suosituinta elokuvaa, jotka on kirjoitettu hänen haluamallaan sävyllä.
- Orkesteriagentti koordinoi eri komponentteja.
Yhteenvetona voidaan todeta, että älykkäät agentit voivat rakentaa kehotteita käyttäjiin ja esineisiin liittyvistä tiedoista ja toimittaa räätälöityjä luonnollisen kielen vastauksia käyttäjille. Tämä edustaisi tyypillistä sisältöpohjaista suositusjärjestelmää, joka suosittelee kohteita käyttäjille heidän profiilinsa perusteella. Käyttäjäprofiili tallennetaan ja sitä ylläpidetään ominaisuuskaupassa, ja se pyörii hänen mieltymyksiensä ja maun mukaan. Se johdetaan yleensä heidän aiemman käyttäytymisensä, kuten arvioiden, perusteella.
Seuraava kaavio havainnollistaa, kuinka se toimii.
Sovellus noudattaa näitä vaiheita vastatakseen käyttäjän suosituksiin:
- Käyttäjän profilointimoottori, joka ottaa syötteeksi käyttäjän historiallisen elokuvan luokituksen, välittää käyttäjän kiinnostuksen ja tallentaa ominaisuuden SageMaker Feature Storeen. Tätä prosessia voidaan päivittää aikataulun mukaan.
- Agentti ottaa syötteeksi käyttäjätunnuksen, etsii käyttäjän kiinnostuksen kohdetta ja täydentää kehotemallin käyttäjän kiinnostuksen kohteiden mukaan.
- Agentti ottaa mainostuoteluettelon (elokuvan nimi, kuvaus, tyylilaji) median metatietosäilöstä.
- Kiinnostuskehotteen malli ja tarjoustuoteluettelo syötetään LLM:ään sähköpostikampanjan viestejä varten.
- Agentti lähettää henkilökohtaisen sähköpostikampanjan loppukäyttäjälle.
Käyttäjien profilointimoottori rakentaa kullekin käyttäjälle profiilin, jossa otetaan huomioon heidän mieltymyksensä ja kiinnostuksen kohteet. Tämä profiili voidaan esittää vektorina, jossa on elementtejä, jotka liittyvät ominaisuuksiin, kuten elokuvalajeihin, ja joiden arvot osoittavat käyttäjän kiinnostuksen tason. Ominaisuuskaupan käyttäjäprofiilien avulla järjestelmä voi ehdottaa henkilökohtaisia suosituksia, jotka vastaavat heidän kiinnostuksen kohteitaan. Käyttäjäprofilointi on hyvin tutkittu alue suositusjärjestelmissä. Yksinkertaistaaksesi voit rakentaa regressioalgoritmin käyttämällä käyttäjän aiempia arvioita eri luokista päätelläksesi käyttäjän yleiset mieltymykset. Tämä voidaan tehdä algoritmeilla, kuten XGBoost.
Koodin esittely
Tässä osiossa annamme esimerkkejä koodista. Koko koodin esittely on saatavilla osoitteessa GitHub repo.
Saatuamme käyttäjän kiinnostuksen kohteiden ominaisuuden käyttäjäprofilointimoottorista, voimme tallentaa tulokset ominaisuuskauppaan. SageMaker Feature Store tukee erätoimintojen käsittelyä ja online-tallennustilaa reaaliaikaista päättelyä varten. Tietojen käsittelyä varten tiedot voidaan päivittää offline-tilassa, kun taas päättelyn on tapahduttava millisekunneissa. SageMaker Feature Store varmistaa, että offline- ja online-tietojoukot pysyvät synkronoituna.
Tietojen käsittelyyn käytämme seuraavaa koodia:
Reaaliaikaista verkkotallennustilaa varten voisimme käyttää seuraavaa koodia käyttäjäprofiilin purkamiseen käyttäjätunnuksen perusteella:
Sitten luokittelemme kolme parasta kiinnostunutta elokuvaluokkaa syöttämään loppupään suositusmoottoria:
Käyttäjätunnus: 42
Top3 kategoriat: ['Animaatio', 'Thrilleri', 'Seikkailu']
Sovelluksemme käyttää kahta pääkomponenttia. Ensimmäinen komponentti hakee tiedot ominaisuussäilöstä ja toinen komponentti hakee luettelon elokuvapromootioista metatietosäilöstä. Näiden komponenttien välistä koordinointia hallinnoi LangChainin ketjut, jotka edustavat komponenttien kutsujen sarjaa.
On syytä mainita, että monimutkaisissa skenaarioissa sovellus saattaa tarvita muutakin kuin kiinteän soittosarjan LLM:ille tai muille työkaluille. Kiinteistönvälittäjät, joka on varustettu työkalusarjalla, käytä LLM:ää määrittääksesi suoritettavien toimintojen järjestyksen. Kun ketjut koodaavat kovakoodatun toimintosarjan, agentit käyttävät kielimallin päättelykykyä toimintojen järjestyksen ja luonteen sanelemiseen.
Yhteys eri tietolähteiden, mukaan lukien SageMaker Feature Store, välillä on esitetty seuraavassa koodissa. Kaikki haetut tiedot yhdistetään laajan kehotteen muodostamiseksi, joka toimii syötteenä LLM:lle. Sukellaan syvälle nopean suunnittelun erityispiirteisiin seuraavassa osiossa. Seuraava on kehotemallin määritelmä, joka on rajapinta useiden tietolähteiden kanssa:
Lisäksi käytämme Amazon Sage Maker isännöidä LLM-malliamme ja paljastaa sen nimellä LangChain SageMaker -päätepiste. LLM:n käyttöönottamiseksi käytämme Amazon SageMaker JumpStart (katso lisätietoja osoitteesta Metan Llama 2 -pohjamallit ovat nyt saatavilla Amazon SageMaker JumpStartissa). Kun malli on otettu käyttöön, voimme luoda LLM-moduulin:
Sovelluksemme yhteydessä agentti suorittaa vaihesarjan, jota kutsutaan LLMChainiksi. Se integroi kehotemallin, mallin ja suojakaiteet muotoilemaan käyttäjän syötteen, välittämään sen mallille, saamaan vastauksen ja sitten validoimaan (ja tarvittaessa korjaamaan) mallin tulosteen.
Seuraavassa osiossa käymme läpi LLM:n nopean suunnittelun odotettujen tulosten tuottamiseksi.
LLM-suosituskehotukset ja tulokset
Noudatetaan tutkimustutkimuksessa kuvattua korkean tason sitoutumisohjatun kehotuksen konseptia Yksilöllinen suositus suurten kielimallien avulla, kehotusstrategiamme perusperiaate on integroida käyttäjien mieltymykset kehotteiden luomiseen. Nämä kehotteet on suunniteltu ohjaamaan LLM:ää tunnistamaan tehokkaammin sisällön kuvauksen attribuutteja, jotka vastaavat käyttäjän mieltymyksiä. Tarkempia tietoja varten kehotteemme sisältää useita osia:
- Kontekstuaalinen relevanssi – Kehotemallimme alkuosa sisältää median metatiedot, kuten kohteen nimen (elokuvan nimi), kuvauksen (elokuvan yhteenveto) ja määritteen (elokuvan genre). Sisällyttämällä nämä tiedot, kehote tarjoaa LLM:lle laajemman kontekstin ja kattavamman käsityksen sisällöstä. Nämä kontekstuaaliset tiedot auttavat LLM:ää ymmärtämään kohdetta paremmin sen kuvauksen ja ominaisuuksien avulla, mikä parantaa sen hyödyllisyyttä sisältösuositusskenaarioissa.
- Käyttäjäasetusten tasaus – Kun otetaan huomioon käyttäjien mieltymyksiä ilmaiseva käyttäjäprofiili, mahdolliset suositukset pystyvät paremmin tunnistamaan kohdekäyttäjien kanssa resonoivia sisällön ominaisuuksia ja ominaisuuksia. Tämä kohdistus lisää tuotekuvausten hyödyllisyyttä, koska se tehostaa osuvien ja käyttäjien mieltymysten mukaisten kohteiden suosittelemista.
- Parannettu suositusten laatu – Sitoutumisohjattu kehote tunnistaa asiaankuuluvat mainostuotteet käyttäjien asetuksista. Voimme myös käyttää käyttäjän mieltymyksiä säätääksesi LLM:n sävyä lopulliselle ulostulolle. Tämä voi johtaa tarkaan, informatiiviseen ja henkilökohtaiseen käyttökokemukseen, mikä parantaa sisällön suositusjärjestelmän yleistä suorituskykyä.
Seuraava koodi näyttää esimerkkikehotemallin:
prompt_template = """
Our company, "Classic Cinema" frequently promotes movies that we aim to recommend to our customers. This month, we have several popular movies on promotion.
As an AI agent, you are tasked to assist "Classic Cinema" in crafting an email campaign to recommend relevant movies to users. The recommendations should adhere to several guidelines, including contextual relevance, ensuring the recommendations are strictly from our promotional movie list. Additionally, the recommendations should align with user preferences, suggesting items that are relevant and in harmony with the user's preferred categories. You are to provide precisely three top recommended movies. Finally, please draft the email to reflect the tone of the user's preferred categories. The email should not exceed 100 words.
The recommended movies should be sourced from this contextual relevance movie list:
{promotion_movie_list}.
The user has expressed interest in {user_preference}.
Please ensure the recommendations are relevant, and the tone of the email reflects the tastes of those interested in the {user_preference} movie category.
Ensure the letter appeals to those interested in the {user_preference} movie category, and keep the email campaign within a 100-word limit. """
Seuraavassa on esimerkkitulos scifi-, seikkailu- ja sotagenrejä koskevien käyttäjien mieltymyksistä:
Aihe: Tutustu klassisen elokuvan rajoihin sci-fi-, seikkailu- ja sotaelokuviemme avulla!
Hyvä [nimi],
Oletko valmis lähtemään matkalle ajassa ja tilassa, kokemaan sydäntä pumppaavaa toimintaa ja todistamaan sankarien rohkeutta taistelukentällä? Älä etsi enää! Classic Cinema esittelee ylpeänä huolella kuratoidun elokuvavalikoimamme, joka on räätälöity erityisesti sci-fi-, seikkailu- ja sota-alan kiinnostuksen kohteidesi mukaan.Ensinnäkin meillä on ikoninen "Star Wars: Episode V – The Empire Strikes Back" (1980). Tämä Star Wars -sagan klassinen osa seuraa Luke Skywalkerin matkaa jedimestariksi, kun hänen ystävänsä kohtaavat pahan imperiumin. Mullistavien erikoistehosteineen ja ikimuistoisine hahmoineen tämä elokuva on pakko nähdä kaikille genren faneille.
Seuraavaksi suosittelemme "Interstellar" (2014), ajatuksia herättävää ja visuaalisesti upeaa elokuvaa, joka sukeltaa ajan ja tilan mysteereihin. Kun ryhmä tutkijoita lähtee ihmiskunnan pelastamiseen, he kohtaavat henkeäsalpaavia maisemia ja paljastavat maailmankaikkeuden salaisuudet.
Lopuksi meillä on "Saving Private Ryan" (1998), mukaansatempaava ja intensiivinen sotadraama, joka seuraa joukkoa sotilaita vaarallisella tehtävällä löytää ja pelastaa laskuvarjovarjomies, jonka veljet ovat saaneet surmansa. Tämä kriitikoiden ylistämä elokuva on voimakas kunnianosoitus toisen maailmansodan sankareille.
Älä missaa näitä elokuvallisia mestariteoksia! Katso niitä nyt ja koe seikkailun jännitys, scifin ihme ja sotasankarien rohkeus.
Hyvää katseluhetkiä, ja voima olkoon kanssasi!Ystävällisin terveisin,
Classic Cinema Team
Seuraavassa on toinen esimerkkitulos, jossa käyttäjä suosii dokumenttia, musiikkia ja draamaa:
Aihe: Klassisen elokuvan suositukset dokumentin, musiikin ja draaman ystäville
Hyvä [nimi],
Toivomme, että tämä sähköposti löytää sinut hyvin ja että nautit alustallamme saatavilla olevista elokuvista. Olemme Classic Cinemassa ylpeitä siitä, että voimme palvella asiakkaidemme erilaisia makuja, ja olemme valinneet kolme poikkeuksellista elokuvaa, joiden uskomme resonoivan kiinnostuksesi kanssa dokumenttia, musikaalia ja draamaa kohtaan.
Ensinnäkin meillä on "The Shawshank Redemption" (1994), voimakas ja kohottava draama, joka seuraa kahden vangin matkaa heidän löytäessään toivoa ja lunastusta korruptoituneesta ja anteeksiantamattomasta vankilajärjestelmästä. Mukaansatempaavan tarinansa, erinomaisten suoritustensa ja ajattomien teemojensa ansiosta tämä elokuva on pakko nähdä kaikille, jotka rakastavat hyvin muotoiltua draamaa.
Seuraavaksi suosittelemme "Sormusten herrasta: Sormusten veljeä" (2001), eeppistä seikkailua, jossa yhdistyvät henkeäsalpaavat visuaalit, mieleenpainuvat hahmot ja rikkaasti yksityiskohtainen maailma. Tämä elokuva on tarinankerronnan mestarikurssi, jossa on syvä historian ja kulttuurin tunne, joka kuljettaa sinut Keski-Maahan ja jättää sinut kaipaamaan enemmän.
Lopuksi ehdotamme "Pianistia" (2002), syvällistä ja liikuttavaa dokumenttia, joka kertoo tositarinasta Władysław Szpilmanista, puolalaisesta juutalaisesta pianistista, joka kamppaili selviytyäkseen Varsovan geton tuhosta toisen maailmansodan aikana. Tämä elokuva on voimakas muistutus ihmishengen kestävyydestä ja toivosta jopa käsittämättömien tragedioiden edessä.
Toivomme, että nämä suositukset vastaavat kiinnostuksen kohteitasi ja tarjoavat sinulle nautinnollisen ja rikastuttavan elokuvakokemuksen. Älä missaa näitä ajattomia klassikoita – katso ne nyt ja löydä Classic Cineman taikuus!
Ystävällisin terveisin,
Classic Cinema Team
Olemme suorittaneet testejä sekä Llama 2 7B-Chatilla (katso seuraava koodinäyte) että Llama 70B:llä vertailua varten. Molemmat mallit toimivat hyvin, ja niistä saatiin johdonmukaisia johtopäätöksiä. Ajantasaisilla tiedoilla täytetyn pikamallin avulla saimme helpommaksi testata mielivaltaisia LLM-yrityksiä, mikä auttoi meitä valitsemaan oikean tasapainon suorituskyvyn ja kustannusten välillä. Olemme myös tehneet useita yhteisiä huomioita, jotka kannattaa huomioida.
Ensinnäkin voimme nähdä, että annetut suositukset vastaavat aidosti käyttäjien mieltymyksiä. Elokuvasuosituksia ohjaavat sovelluksemme eri komponentit, erityisesti ominaisuuskauppaan tallennettu käyttäjäprofiili.
Lisäksi sähköpostien sävy vastaa käyttäjän mieltymyksiä. LLM:n edistyneiden kielen ymmärtämisominaisuuksien ansiosta voimme mukauttaa elokuvien kuvaukset ja sähköpostin sisällön räätälöimällä ne jokaiselle käyttäjälle.
Lisäksi lopullinen tulostusmuoto voidaan suunnitella kehotteeseen. Esimerkiksi meidän tapauksessamme tervehdys "Hei [Nimi]" on täytettävä sähköpostipalvelun toimesta. On tärkeää huomata, että vaikka välttelemme henkilökohtaisten tunnistetietojen (PII) paljastamista generatiivisessa tekoälysovelluksessamme, on mahdollista ottaa nämä tiedot uudelleen käyttöön jälkikäsittelyn aikana edellyttäen, että oikeat käyttöoikeudet myönnetään.
Puhdistaa
Tarpeettomien kustannusten välttämiseksi poista tämän ratkaisun osana luomasi resurssit, mukaan lukien SageMaker JumpStart -sovelluksella käyttöön otettu ominaisuussäilö ja LLM-päätelmäpäätepiste.
Yhteenveto
LLM:ien voima yksilöllisten suositusten luomisessa on valtava ja muuttava, varsinkin kun ne yhdistetään oikeisiin työkaluihin. Integroimalla SageMaker Feature Store ja LangChain nopeaa suunnittelua varten kehittäjät voivat rakentaa ja hallita erittäin räätälöityjä käyttäjäprofiileja. Tämä johtaa korkealaatuisiin, kontekstitietoisiin syötteisiin, jotka parantavat merkittävästi suositusten suorituskykyä. Havainnollistavassa skenaariossamme näimme, kuinka tätä voidaan soveltaa elokuvasuositusten räätälöimiseen yksittäisten käyttäjien mieltymysten mukaan, mikä johtaa erittäin henkilökohtaiseen käyttökokemukseen.
Kun LLM-ympäristö kehittyy edelleen, odotamme näkevämme lisää innovatiivisia sovelluksia, jotka käyttävät näitä malleja tarjotakseen entistä kiinnostavampia ja yksilöllisempiä kokemuksia. Mahdollisuudet ovat rajattomat, ja odotamme innolla, mitä saat aikaan näillä työkaluilla. Resursseilla, kuten SageMaker JumpStart ja Amazonin kallioperä nyt saatavilla nopeuttaakseen generatiivisten tekoälysovellusten kehitystä, suosittelemme vahvasti tutkimaan suositusratkaisujen rakentamista AWS:n LLM:ien avulla.
Tietoja Tekijät
Yanwei Cui, PhD, on vanhempi koneoppimisen asiantuntijaratkaisuarkkitehti AWS:ssä. Hän aloitti koneoppimistutkimuksen IRISAssa (Research Institute of Computer Science and Random Systems), ja hänellä on useiden vuosien kokemus tekoälypohjaisten teollisten sovellusten rakentamisesta tietokonenäön, luonnollisen kielen käsittelyn ja online-käyttäjien käyttäytymisen ennustamisessa. AWS:ssä hän jakaa verkkoalueen asiantuntemustaan ja auttaa asiakkaita avaamaan liiketoimintamahdollisuuksia ja saavuttamaan toimivia tuloksia laajan koneoppimisen avulla. Työn ulkopuolella hän nauttii lukemisesta ja matkustamisesta.
Gordon Wang on AWS:n vanhempi AI/ML-asiantuntija TAM. Hän tukee strategisia asiakkaita AI/ML parhailla käytännöillä monilla toimialoilla. Hän on intohimoinen tietokonenäöstä, NLP:stä, generatiivisesta tekoälystä ja MLOpsista. Vapaa-ajallaan hän rakastaa juoksemista ja patikointia.
Michelle Hong, PhD, työskentelee prototyyppiratkaisujen arkkitehtina Amazon Web Servicesissä, missä hän auttaa asiakkaita rakentamaan innovatiivisia sovelluksia käyttämällä erilaisia AWS-komponentteja. Hän osoitti asiantuntemuksensa koneoppimisessa, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyssä, kehittääkseen datapohjaisia ratkaisuja, jotka optimoivat liiketoimintaprosesseja ja parantavat asiakaskokemusta.
Bin Wang, PhD, on AWS:n Senior Analytic Specialist Solutions -arkkitehti, jolla on yli 12 vuoden kokemus ML-teollisuudesta, joka keskittyy erityisesti mainontaan. Hänellä on asiantuntemusta luonnollisen kielen käsittelystä (NLP), suositusjärjestelmistä, erilaisista ML-algoritmeista ja ML-operaatioista. Hän on syvästi intohimoinen ML/DL- ja big data -tekniikoiden soveltamisesta todellisten ongelmien ratkaisemiseen. Ammatillisen elämänsä ulkopuolella hän nauttii musiikista, lukemisesta ja matkustamisesta.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-generative-ai-applications-with-amazon-sagemaker-feature-store/
- :on
- :On
- :ei
- :missä
- $ YLÖS
- 100
- 12
- 14
- 15%
- 19
- 1994
- 1998
- 2001
- 2014
- 25
- 30
- 7
- 9
- a
- Meistä
- kiihdyttää
- ylistämä
- Tili
- tarkka
- saavutettu
- Ostaa
- poikki
- Toiminta
- toimet
- Lisäksi
- Lisäksi
- noudattaa
- kehittynyt
- Seikkailu
- mainonta
- Jälkeen
- vastaan
- Agentti
- aineet
- AI
- AI-käyttöinen
- AI / ML
- aids
- tavoitteena
- algoritmi
- algoritmit
- kohdista
- suuntaus
- Kaikki
- sallia
- Myös
- Vaikka
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Amazon Web Services
- an
- Analyyttinen
- ja
- Toinen
- ennakoida
- Kaikki
- joku
- valitukset
- Hakemus
- sovellukset
- sovellettu
- Hakeminen
- lähestymistavat
- OVAT
- noin
- AS
- auttaa
- avustajat
- At
- huomio
- attribuutteja
- saatavissa
- välttää
- AWS
- Balance
- perustua
- Taistelukenttä
- BE
- koska
- tulossa
- ollut
- käyttäytyminen
- käyttäytymistä
- Uskoa
- PARAS
- parhaat käytännöt
- Paremmin
- välillä
- Iso
- Big Data
- kehuskelevan
- sekä
- rajaton
- henkeäsalpaava
- laajempaa
- veljekset
- rakentaa
- Rakentaminen
- rakentaa
- liiketoiminta
- by
- nimeltään
- Puhelut
- Kampanja
- CAN
- kyvyt
- Koko
- Kaappaaminen
- huolellisesti
- kuljettaa
- tapaus
- luokat
- Kategoria
- kahleet
- ominaisuudet
- merkkejä
- chatbots
- Valita
- Elokuva
- elokuvamainen
- luokka
- klassinen
- klassikoita
- koodi
- yhdistää
- yhdistely
- yleisesti
- yritys
- vertailu
- Täydentää
- monimutkainen
- komponentti
- osat
- kattava
- käsittää
- tietokone
- Tietojenkäsittelyoppi
- Tietokoneen visio
- käsite
- liitäntä
- johdonmukainen
- rakentaa
- rakentaminen
- sisältää
- pitoisuus
- tausta
- asiayhteyteen
- jatkuu
- koordinointi
- vastaa
- Hinta
- kustannukset
- voisi
- kytketty
- luoda
- luotu
- Luominen
- Ylittää
- ratkaiseva
- Kulttuuri
- kuratoitu
- Nykyinen
- asiakas
- Asiakkaat
- räätälöidä
- räätälöityjä
- Vaarallinen
- tiedot
- data-driven
- aineistot
- Päivämäärä
- syvä
- määritelmä
- toimittaa
- Väestötiedot
- osoittivat
- sijoittaa
- käyttöön
- johdettu
- on kuvattu
- kuvaus
- Malli
- suunniteltu
- yksityiskohtainen
- yksityiskohdat
- Määrittää
- kehittää
- kehittäjille
- Kehitys
- DICT
- sanella
- eri
- digitaalinen
- digitaalinen markkinointi
- löytää
- sukellus
- useat
- dokumenttielokuva
- verkkotunnuksen
- tehty
- Dont
- luonnos
- Draama
- ajaa
- aikana
- dynaaminen
- dynaamisesti
- kukin
- helpompaa
- tehokkaasti
- vaikutukset
- tehokkuus
- Kehittää
- elementtejä
- sähköpostit
- Lähde
- Imperiumi
- työllistää
- mahdollistaa
- loppu
- päätepiste
- harjoittaa
- Moottori
- Tekniikka
- Moottorit
- parantaa
- tehostettu
- Parantaa
- parantaa
- nautittava
- rikastuttava
- varmistaa
- varmistaa
- varmistamalla
- Viihde
- EPIC
- episodi
- varustettu
- olennainen
- Jopa
- kehittää
- esimerkki
- Esimerkit
- ylittää
- poikkeuksellinen
- innoissaan
- odotettu
- experience
- Elämykset
- asiantuntemus
- tutkia
- Explorers
- Tutkiminen
- ilmaistuna
- laajentaa
- laaja
- uute
- Kasvot
- tuuletin
- Ominaisuus
- FeatureGroup
- Ominaisuudet
- Fed
- palaute
- Fields
- täynnä
- Elokuva
- lopullinen
- Vihdoin
- Löytää
- löydöt
- Etunimi
- kiinteä
- Keskittää
- jälkeen
- seuraa
- varten
- voima
- muoto
- löytyi
- perusta
- puitteet
- usein
- ystäviä
- alkaen
- Raja
- koko
- täysin
- perus-
- edelleen
- kerännyt
- tuottaa
- tuottaa
- sukupolvi
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- laji
- saada
- tietty
- myönnetty
- uraauurtava
- Ryhmä
- ohjaavat
- opastettu
- suuntaviivat
- tapahtua
- Harmonia
- Olla
- he
- terveydenhuollon
- auttaa
- auttaa
- hänen
- Heroes
- korkean tason
- korkealaatuisia
- erittäin
- hänen
- historiallinen
- historia
- pitää
- toivoa
- isäntä
- Miten
- HTTPS
- ihmisen
- Ihmiskunta
- ikoninen
- ID
- ajatus
- tunnistaa
- tunnistaminen
- if
- ii
- valaista
- havainnollistaa
- kuvitella
- valtava
- tuoda
- tärkeä
- parantaa
- parantaminen
- in
- sisältää
- Mukaan lukien
- sisältävät
- henkilökohtainen
- teollinen
- teollisuuden
- teollisuus
- tiedot
- informatiivinen
- ensimmäinen
- innovatiivinen
- panos
- tuloa
- erä
- esimerkki
- Instituutti
- yhdistää
- integroi
- Integrointi
- Älykäs
- vuorovaikutus
- vuorovaikutukset
- korko
- kiinnostunut
- etu
- rajapinnat
- tulee
- IT
- kohdetta
- SEN
- matka
- jpg
- Pitää
- Landschaft
- Kieli
- suuri
- myöhemmin
- Liidit
- oppiminen
- jättää
- kirjain
- Taso
- elämä
- pitää
- todennäköisyys
- RAJOITA
- linja
- Lista
- liekki
- OTK
- katso
- Lord of the Rings
- rakastaa
- kone
- koneoppiminen
- tehty
- taika-
- ylläpitää
- hoitaa
- onnistui
- johto
- hallinnoi
- toimitusjohtaja
- tapa
- monet
- kartoitus
- Marketing
- mestari
- masterclass
- matching
- Saattaa..
- Media
- mieleenpainuva
- viestien
- Meta
- Metadata
- ehkä
- millisekuntia
- menettää
- Tehtävä
- ML
- MLOps
- tila
- malli
- mallit
- Moduulit
- Moduulit
- Kuukausi
- lisää
- eniten
- elokuva
- Elokuvat
- liikkuvat
- moninkertainen
- Musiikki
- musikaali
- nimi
- Luonnollinen
- Luonnollinen kielen käsittely
- luonto
- välttämätön
- Tarve
- tarpeet
- seuraava
- NLP
- Nro
- etenkin
- muistikirja
- huomata
- nyt
- saada
- of
- pois
- Tarjoukset
- offline
- on
- ONE
- verkossa
- Operations
- Optimoida
- or
- orkestrointi
- tilata
- Muut
- meidän
- ulos
- tuloksiin
- ulostulo
- lähdöt
- ulkopuolella
- erinomainen
- yli
- yleinen
- Paperi
- parametrit
- osa
- erityinen
- erityisesti
- kulkea
- intohimoinen
- suorituskyky
- Esitykset
- suoritettu
- Oikeudet
- Personointi
- Personoida
- yksilöllinen
- Henkilökohtaisesti
- phd
- foorumi
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- Pelaa
- Ole hyvä
- Kiillottaa
- Suosittu
- asemoitu
- mahdollisuuksia
- mahdollisuus
- Kirje
- mahdollinen
- potentiaalit
- teho
- voimakas
- käytännöt
- tarkasti
- ennustamiseen
- ennustus
- mieltymykset
- Suositut
- lahjat
- edellinen
- ylpeys
- ensisijainen
- periaate
- vankila
- vangit
- yksityinen
- ongelmia
- prosessi
- Prosessit
- käsittely
- tuottaa
- Tuotteemme
- ammatillinen
- Profiili
- Profiilit
- profilointi
- syvällinen
- edistää
- edistäminen
- myynninedistämis-
- Kampanjat
- prototyyppien
- ylpeänä
- toimittaa
- mikäli
- tarjoaa
- osto
- etsintä
- satunnainen
- sijoitus
- luokitus
- arviot
- Lukeminen
- valmis
- todellinen maailma
- reaaliaikainen
- äskettäinen
- suositella
- Suositus
- suosituksia
- suositeltu
- suositella
- suosittelee
- ennätys
- lunastus
- katso
- heijastaa
- heijastava
- heijastaa
- terveisin
- Merkitys
- merkityksellinen
- jäädä
- muistutus
- säilytyspaikka
- edustaa
- edustettuina
- edustavat
- pelastus
- tutkimus
- kimmoisuus
- resonaattori
- Esittelymateriaalit
- vastaus
- vasteet
- johtua
- Saatu ja
- tulokset
- vähittäiskauppa
- palata
- Mullistava
- pyörii
- oikein
- robotiikka
- Rooli
- romantiikka
- juoksu
- toimii
- s
- saaga
- sagemaker
- Säästä
- näki
- Asteikko
- skenaario
- skenaariot
- aikataulutus
- sci-fi
- tiede
- Haku
- Hakukoneet
- haut
- Toinen
- salaisuuksia
- Osa
- nähdä
- koska
- valittu
- valinta
- SELF
- lähettää
- vanhempi
- tunne
- Järjestys
- palvelu
- Palvelut
- palvelevat
- useat
- yhteinen
- osakkeet
- jakaminen
- hän
- shouldnt
- Näytä
- merkittävä
- merkittävästi
- merkitsee
- Yksinkertainen
- yksinkertaistaa
- ratkaisu
- Ratkaisumme
- SOLVE
- jonkin verran
- hankitaan
- Lähteet
- Tila
- erityinen
- asiantuntija
- erityisesti
- yksityiskohdat
- Tähti
- Tähtien sota
- alkoi
- totesi
- Askeleet
- Levytila
- verkkokaupasta
- tallennettu
- varastot
- tallentamiseksi
- Tarina
- kerronta
- Strateginen
- Strategia
- lakot
- voimakkaasti
- tutkimus
- Upea
- myöhempi
- niin
- ehdottaa
- sopiva
- sviitti
- YHTEENVETO
- Tukee
- hengissä
- tiivistelmä
- järjestelmä
- järjestelmät
- Räätälöity
- räätälöinti
- ottaa
- otettava
- vie
- ottaen
- Kohde
- Tehtävä
- maistuu
- tekniikat
- kertoo
- sapluuna
- testi
- testit
- teksti
- kuin
- Kiitos
- että
- -
- heidän
- Niitä
- Teemat
- sitten
- Siellä.
- siten
- Nämä
- ne
- tätä
- ne
- ajatuksia herättävä
- kolmella
- Kautta
- kauttaaltaan
- aika
- ajaton
- Otsikko
- että
- yhdessä
- TONE
- työkalu
- työkalut
- ylin
- kohti
- koulutus
- transformatiivinen
- kuljettaa
- Matkustaminen
- tribute
- totta
- kaksi
- tyyppi
- tyypillinen
- tyypillisesti
- paljastaa
- taustalla oleva
- ymmärtäminen
- käsittämättömän
- CasinoUniverse
- avata
- tarpeeton
- ajanmukainen
- päivitetty
- us
- käyttää
- käytetty
- käyttäjä
- Käyttäjät
- käyttötarkoituksiin
- käyttämällä
- hyödyllisyys
- VAHVISTA
- arvot
- lajike
- eri
- kautta
- katselu
- visio
- visuaalisesti
- grafiikka
- kävellä
- läpikäynti
- haluta
- haluavat
- sota
- Varsova
- Katso
- we
- verkko
- verkkopalvelut
- HYVIN
- tunnettu
- Mitä
- kun
- taas
- joka
- vaikka
- KUKA
- jonka
- tulee
- with
- sisällä
- Todistaja
- ihme
- sanoja
- Referenssit
- työskentely
- toimii
- maailman-
- arvoinen
- olisi
- kirjallinen
- vuotta
- vielä
- tuottaen
- Voit
- Sinun
- zephyrnet