近日，亞馬遜全面推出個性化體驗服務 Amazon Personalize，提供便利的亞馬遜雲端 AWS 服務。包括網站、行動應用程式、內容管理及電子郵件行銷系統開發，同時提供產品建議、客製搜尋結果和動態訂做管道。
目前該服務只在部分 AWS 地區運行，如美國東部（俄亥俄州、北維吉尼亞州），美國西部（奧勒岡州），亞太地區（東京、新加坡）和歐盟（愛爾蘭），其他地區預計在不久後跟進。
AWS 機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 表示，應客戶對個性化的要求，亞馬遜希望看到這些服務可以最終取悅用戶。最好是 Amazon Personalize 的人工智慧個性化服務，不需任何機器學習經驗，便可立即訓練、調整、部署模型，滿足客戶的業務需求。
去年亞馬遜在 re: Invent 大會宣布，Personalize 是一項全面管理服務，透過提供必要的基礎設施和管理，如數據處理、特徵提取、演算法訓練等，來調整部署雲端自定義的機器學習模型。優化託管客戶提供的，來自應用及網站的活動流。例如，點擊次數、網頁瀏覽量、註冊次數、購買次數，他們想推薦的項目清單（文章、產品、影像或音樂等），以及可選的人口統計資訊（年齡、地理位置等）。透過 API 接收結果，只需支付使用費用即可。
Personalize 是全新、完全託管於亞馬遜雲端 AWS 的服務，用於 Textract 之後可達一定程度可用性。Textract 使用機器學習分析文本和數據表、表單和整個頁面數據。早在 3 月，亞馬遜就推出 AWS Deep Learning Containers，即一個內建深度學習框架的 Docker（開源的應用容器引擎）圖像庫。
達美樂、YAMAHA、Subway、寶萊塢點播視訊主持人 Spul，甚至婚禮公司 Zola 都已開始使用個性化服務，突出商店目錄的成分、口味建議、樂器，並設計個性化風格組合。以 Subway 為例，客人的體驗非常重要。Subway 首席資訊長表示，「透過使用亞馬遜的個性化服務，我們可快速為豐富多樣的食材和口味提供個性化建議，適應生活繁忙客人的獨特生活方式。」
「亞馬遜的個性化服務讓我們的團隊，在不需要機器學習專業知識的情況下策劃、建議。我們期待繼續與亞馬遜個性化合作，為想吃新鮮食物的客人提供最好的體驗。我們已成功使用 Amazon Personalize，建議從應用程式下訂單的客戶，很高興在不久的將來，可擴展到個性化應用程式通知。」Subway 首席資訊長說。