Sprzedawca detaliczny potrzebuje systemu rekomendacji, który dostarcza rekomendacje dla istniejących użytkowników na podstawie historii przeglądania każdego użytkownika i odfiltrowuje przedmioty, które użytkownik już kupił. Które rozwiązanie spełnia te wymagania przy najmniejszym wysiłku deweloperskim?

Amazon Personalize USERPERSONALIZATION to najlepsze rozwiązanie, ponieważ jest to w pełni zarządzana usługa rekomendacji, która automatycznie trenuje i wdraża modele, minimalizując wysiłek deweloperski. Algorytm USERPERSONALIZATION jest przeznaczony do generowania rekomendacji dla poszczególnych użytkowników na podstawie ich historii interakcji. Możliwość tworzenia filtrów w czasie rzeczywistym w Personalize pozwala łatwo wykluczyć już zakupione przedmioty. Użycie GetRecommendations zapewnia rekomendacje w czasie rzeczywistym. Opcja z PERSONALIZEDRANKING jest nieprawidłowa, ponieważ ten algorytm służy do rankingu listy przedmiotów, a nie do generowania rekomendacji od podstaw. Opcje z SageMaker wymagają znacznie większego wysiłku deweloperskiego, ponieważ trzeba samodzielnie zbudować, wytrenować, wdrożyć i zarządzać modelem, co jest sprzeczne z wymogiem "najmniejszego wysiłku deweloperskiego".