8. Data Science Workspace - Recommendations basato sulla popolarità

Autori: Jo O'Connor, Jonathan Lancar, Wouter Van Geluwe

In questo modulo imparerai a creare un semplice modello di apprendimento automatico che genera consigli di prodotto personalizzati utilizzando Data Science Workspace. Quando i clienti visitano un sito web per la vendita al dettaglio come Luma e fanno clic su un prodotto, devono ricevere consigli sui prodotti personalizzati in seguito.

Finalità di apprendimento

  • Acquisisci familiarità con l’interfaccia utente di Adobe Experience Platform
  • Esplora Adobe Experience Platform Data Science Workspace
  • Analizza e trasforma i tuoi dati.
  • Creare un modello e renderlo operativo
  • Addestrare il modello e l'esperimento
  • Punteggio del modello e utilizzo delle informazioni

Prerequisiti

IMPORTANTE

Questa esercitazione è stata creata per facilitare un particolare formato del workshop. Utilizza sistemi e account specifici a cui potresti non avere accesso. Anche senza accesso, pensiamo che si possa ancora imparare molto leggendo attraverso questo contenuto molto dettagliato. Se partecipi a uno dei workshop e hai bisogno delle tue credenziali di accesso, contatta il tuo rappresentante di Adobe che ti fornirà le informazioni richieste.

Panoramica dell’architettura

Scopri l’architettura riportata di seguito, che evidenzia i componenti che verranno discussi e utilizzati in questo modulo.

Panoramica dell’architettura

Sandbox da utilizzare

Per questo modulo, utilizza questa sandbox: --aepSandboxId--.

NOTA

Non dimenticare di installare, configurare e utilizzare l'estensione Chrome come riferimento in 0.6 - Installa l'estensione Chrome per la documentazione di Experience League

Esercizi

8.1 Esplorazione e trasformazione dei dati

Per creare un modello di apprendimento automatico che consigli i prodotti che potrebbero piacere agli utenti quando guardano un particolare prodotto, è necessario analizzare gli acquisti precedenti effettuati dagli utenti sul sito web. In questa lezione, esplorerai i dati di acquisto che scorrono tramite tag e SDK web in Adobe Experience Platform e trasformeranno tali dati in un set di dati di funzionalità che verrà utilizzato per addestrare il modello di apprendimento automatico.

8.2 Authoring e operazionalizzazione dei modelli

In questa lezione imparerai come utilizzare questi dati e creare un modello di apprendimento automatico. Nel mondo reale, la creazione di un set di dati e di un modello di apprendimento automatico sarà un processo iterativo.

8.3 Modello di formazione e sperimentazione

Quindi avete preparato i vostri dati, creato il vostro modello e confezionato per testarlo in scala come ricetta. Ora andiamo avanti e proviamo il modello su scala.

8.4 Punteggio e consumo di informazioni approfondite

Dopo aver sperimentato il modello di consigli e averne determinato l’esecuzione ottimale, puoi passare al punteggio del modello per generare consigli sui prodotti per i clienti.

Riepilogo e vantaggi

Riepilogo di questo modulo e panoramica dei vantaggi.

NOTA

Grazie per aver investito il tuo tempo nell'imparare tutto quello che c'è da sapere su Adobe Experience Platform. Se hai domande e desideri condividere feedback generali su suggerimenti su contenuti futuri, contatta direttamente Wouter Van Geluwe inviando un'e-mail a vangeluw@adobe.com.

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