Un'azienda di e-commerce scopre che i clienti raramente visualizzano gli articoli raccomandati dal sito. L'azienda desidera mostrare raccomandazioni di prodotti che i clienti sono più propensi ad acquistare. Quale opzione consentirà di raggiungere questo obiettivo nel minor tempo possibile?

L'opzione corretta è integrare Amazon Personalize. Amazon Personalize è un servizio di machine learning completamente gestito che consente di aggiungere funzionalità di raccomandazione personalizzate alle applicazioni in modo rapido e semplice, senza richiedere una profonda esperienza di ML. È progettato specificamente per casi d'uso come le raccomandazioni di prodotti, rendendolo la soluzione più veloce ed efficace per questo obiettivo. Ospitare il sito web su istanze Amazon EC2 Accelerated Computing o basate su GPU non risolverebbe il problema delle raccomandazioni irrilevanti; migliorerebbe solo la velocità del sito o della ricerca, non la pertinenza delle raccomandazioni. Utilizzare Amazon SageMaker per addestrare un modello NCF è un approccio valido per le raccomandazioni, ma richiederebbe più tempo e competenze di ML rispetto all'integrazione di Amazon Personalize, che è un servizio pre-configurato per questo scopo.