Share via

Отраслевые решения для ИИ

  • Статья

В каждой отрасли существуют типичные отраслевые проблемы, требующие решения. В этой статье рассматриваются доступные в рабочих областях Azure Synapse отраслевые решения, которые помогут быстро приступить к решению распространенных отраслевых проблем. В настоящее время предлагаемое решение ИИ является розничным для рекомендации по продукту. Дополнительные сведения о том, как продавец может использовать это решение для начала работы, см. ниже.

Целевой пользователь

Рекомендательное решение предназначено для текущих и будущих специалистов по обработке и анализу данных, которые хорошо знакомы с кодом и концепциями машинного обучения. Это решение предназначено для ускорения работы таких пользователей при решении определенной проблемы в розничной сфере.

Решение для составления рекомендаций по розничным продуктам

Решение Рекомендации по розничным продуктам предоставляет надежный и масштабируемый механизм рекомендаций для готовых средств разработки в Synapse. При использовании этого решения вы получите записную книжку, по которой обучается модель машинного обучения для получения рекомендаций по продукту.

Вам может потребоваться предварительно настроить записную книжку, чтобы обеспечить соответствие вашим уникальным бизнес-требованиям.

Это решение для составления рекомендаций по розничным продуктам можно развернуть в двух разных режимах. Вы можете испытать его с помощью примеров данных или использовать базу данных, смоделированную с помощью шаблона базы данных для розничных продуктов в Synapse.

Решение Рекомендации по розничным продуктам предоставляет конвейер рекомендаций для рекомендаций с фильтрацией на основе содержимого. Конвейер фильтрации на основе содержимого использует алгоритм LightGBM для обучения модели для прогнозирования настроек пользователей на основе признаков пользователей и элементов. Признаки могут быть статическими, например профиль пользователя и профиль элемента, и динамическими, например агрегированные шаблоны поведения пользователей. Типизированная система рекомендаций с фильтрацией на основе содержимого часто используется для таких рекомендаций, как "персонализированная рекомендация" или "новые продукты, которые могут вам понравиться".

Приступая к работе

  1. Откройте рабочую область Synapse.

  2. На начальном экране в разделе Дополнительно выберите Центр знаний.

  3. В Центре знаний выберите Обзор коллекции.

  4. В коллекции выберите вкладку Database Templates (Шаблоны баз данных), прокрутите вниз до раздела Решения ИИ и выберите решение Retail - Product recommendations (Рекомендации по розничным продуктам). Нажмите кнопку Продолжить.

  5. Можно выбрать один из двух вариантов:

    • "Использовать образцы данных";
    • "Использовать собственные данные из базы данных рабочей области". Таким вариантом может, например, быть база данных, смоделированная с помощью шаблона базы данных розничной торговли.

    При нажатии кнопки Развернуть откроется записная книжка в рабочей области Synapse.

  6. Теперь записная книжка будет открыта в рабочей области. Вы можете подключить эту записную книжку к пулу Spark и начать ее изучение. Обратите внимание, что эта записная книжка должна быть настроена для конкретных нужд.

Примечание

При выборе собственной базы данных необходимо настроить записную книжку для использования собственных имен таблиц и столбцов.

Дальнейшие действия