Branchenspezifische KI-Lösungen
Jede Branche hat ihre eigenen spezifischen Probleme, die es zu lösen gilt. In diesem Artikel werden die Branchenlösungen behandelt, die in Azure Synapse Workspaces verfügbar sind, um schnell mit der Lösung gängiger Branchenprobleme zu beginnen. Derzeit ist die angebotene KI-Lösung eine Einzelhandelslösung für Produktempfehlungen. Nachstehend finden Sie weitere Einzelheiten darüber, wie Sie diese Lösung als Einzelhandelsunternehmen für den Einstieg nutzen können.
Zielgruppe
Die Empfehlungslösung richtet sich an bereits aktive und angehende Data Scientists, die mit Code und Konzepten für maschinelles Lernen vertraut sind. Diese Lösung soll die Produktivität dieser Benutzer beschleunigen, um ein bestimmtes Problem im Einzelhandelsbereich zu lösen.
Lösungen für Produktempfehlungen im Einzelhandel
Die Lösung Retail – Product recommendations (Einzelhandel – Produktempfehlungen) bietet eine stabile und skalierbare Empfehlungs-Engine für eine standardmäßige Entwicklung in Synapse. Mit dieser Lösung erhalten Sie ein Notebook, das ein Machine Learning-Modell für Produktempfehlungen trainiert.
Möglicherweise müssen Sie das vorkonfigurierte Notebook anpassen, um sicherzustellen, dass es Ihre individuellen Geschäftsanforderungen erfüllt.
Diese Empfehlungslösung für den Einzelhandel kann in zwei Modi bereitgestellt werden. Sie können es mit Beispieldaten ausprobieren oder eine Datenbank verwenden, die in Synapse mit der Datenbankvorlage für Einzelhandel modelliert wurde.
Die Lösung Retail – Product recommendations bietet eine Empfehlungspipeline für inhaltsbasiertes Filtern von Empfehlungen. Die inhaltsbasierte Filterpipeline verwendet den LightGBM-Algorithmus, um ein Modell für die Vorhersage der Benutzervorlieben basierend auf Benutzer- und Artikelmerkmalen zu trainieren. Bei den Merkmalen kann es sich sowohl um statische Merkmale wie Benutzer- und Artikelprofile als auch um dynamische Merkmale wie die aggregierten Verhaltensmuster der Benutzer handeln. Das inhaltsbasierte filternde Empfehlungssystem wird häufig für Empfehlungen wie „personalisierte Empfehlungen“ oder „neue Produkte, die Ihnen gefallen könnten“ verwendet.
Erste Schritte
Öffnen Sie Ihren Synapse-Arbeitsbereich.
Wählen Sie auf dem Startbildschirm im Abschnitt Knowledge Center die Option Mehr entdecken aus.
Wählen Sie im Knowledge Center die Option Katalog durchsuchen aus.
Wählen Sie im Katalog die Registerkarte Datenbankvorlagen aus. Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt KI-Lösungen, und wählen Sie die Lösung „Retail – Product recommendations“ aus. Klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie eine der beiden Optionen aus:
- „Beispieldaten verwenden“.
- „Eigene Daten aus einer Datenbank im Arbeitsbereich verwenden“. Bei dieser Option kann es sich beispielsweise um eine Datenbank handeln, die mit der Vorlage „Retail Database“ (Datenbank für Einzelhandel) modelliert wurde.
Wenn Sie auf Bereitstellen klicken, wird in Ihrem Synapse-Arbeitsbereich ein Notebook geöffnet.
Ein Notebook wird nun in Ihrem Arbeitsbereich geöffnet. Sie können dieses Notebook an einen Spark-Pool anfügen und mit seiner Erkundung beginnen. Beachten Sie, dass dieses Notebook an Ihre spezifischen Anforderungen angepasst werden sollte.
Hinweis
Wenn Sie Ihre eigene Datenbank wählen, müssen Sie das Notebook so anpassen, dass Ihre eigenen Tabellen- und Spaltennamen verwendet werden.