Soluzioni di intelligenza artificiale del settore
Ogni settore presenta problemi specifici del settore da risolvere. Questo articolo illustra le soluzioni di settore disponibili nelle aree di lavoro di Azure Synapse per iniziare rapidamente a risolvere i problemi comuni del settore. Al momento, la soluzione di intelligenza artificiale offerta è una soluzione di vendita al dettaglio per la raccomandazione del prodotto. Per iniziare, vedere altri dettagli di seguito su come usare questa soluzione come rivenditore.
Utente di destinazione
La soluzione di raccomandazione è destinata a data scientist esistenti e data scientist emergenti che hanno familiarità con il codice e hanno familiarità con i concetti di apprendimento automatico. Questa soluzione è destinata ad accelerare la produttività di questi utenti per risolvere un problema specifico nel dominio vendita al dettaglio.
Soluzione di raccomandazione per i prodotti per la vendita al dettaglio
La soluzione Vendita al dettaglio - Raccomandazioni per i prodotti offre un motore di raccomandazione affidabile e scalabile per lo sviluppo predefinito in Synapse. Quando si usa questa soluzione, si otterrà un modello di Machine Learning per il training di Notebook per la raccomandazione del prodotto.
Potrebbe essere necessario personalizzare il Notebook preconfigurato per assicurarsi che soddisfi i requisiti aziendali univoci.
Questa soluzione di raccomandazione per la vendita al dettaglio può essere distribuita in due modalità diverse. È possibile provarlo con dati di esempio o usare un database modellato usando il modello di database per la vendita al dettaglio in Synapse.
La soluzione Vendita al dettaglio - Raccomandazioni per i prodotti offre una pipeline di raccomandazioni per i suggerimenti sui filtri basati sul contenuto. La pipeline di filtro basata sul contenuto usa l'algoritmo LightGBM per eseguire il training di un modello per stimare le preferenze utente in base alle funzionalità utente e degli elementi. Le funzionalità possono essere funzionalità statiche come profilo utente e profilo di elemento, nonché funzionalità dinamiche come i modelli di comportamento degli utenti aggregati. Il sistema di raccomandazione tipizzato basato sul contenuto viene spesso usato per consigli come "raccomandazione personalizzata" o "nuovi prodotti che ti potrebbero piacere".
Operazioni preliminari
Aprire l'area di lavoro Synapse
Nella schermata Home selezionareCentro informazioni nella sezione Scopri altre
Nel Centro informazioni selezionare Sfoglia raccolta
Nella raccolta selezionare la scheda Modelli di database, scorrere verso il basso fino alla sezione Soluzioni di intelligenza artificiale e selezionare la soluzione "Vendita al dettaglio - Raccomandazioni per i prodotti". Fare clic su Continua.
Puoi scegliere tra due opzioni:
- “Usa dati di esempio”
- “Usare i propri dati da un database dell'area di lavoro”. Questa opzione può ad esempio essere un database modellato con il modello database di vendita al dettaglio.
Facendo clic su Implementa verrà aperto un Notebook nell'area di lavoro di Synapse.
Un Notebook verrà ora aperto nell'area di lavoro. È possibile collegare questo Notebook a un pool di Spark e iniziare a esplorarlo. Tenere presente che questo Notebook deve essere personalizzato in base alle esigenze specifiche.
Nota
Se si sceglie un database personalizzato, è necessario personalizzare il Notebook per usare i propri nomi di tabella e colonna.