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, vuoi 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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