Персонализатор

Служба ИИ, которая обеспечивает персонализированную работу

Повышение вовлеченности пользователей с помощью персонализированного интерфейса

Создайте многофункциональный персонализированный интерфейс для каждого пользователя вашего приложения. Предварительная версия Персонализатора для Azure Cognitive Services позволяет устанавливать приоритетность для релевантного содержимого и функций интерфейса, чтобы сделать приложение более удобным, а также повысить удовлетворенность и вовлеченность пользователей. Эта эффективная функция на основе обучения с закреплением, которой можно управлять с помощью простого API-интерфейса, доступна только в Azure. Обучение с закреплением — это набор методик, которые позволяют оптимизировать работу средств искусственного интеллекта (ИИ) для реализации цели с учетом вашей конфигурации.

Персонализированные возможности в ваших приложениях

Опыт работы с машинным обучением не требуется

Доступно в локальной среде и в Azure

Удобный интерфейс для простого управления циклом обучения с закреплением

Разнообразные персонализированные возможности для каждого пользователя

Обеспечьте постоянно улучшающуюся персонализацию работы для каждого пользователя. В цикле обучения с закреплением, который используется в Персонализаторе, модель обучается на основе полученных в реальном времени данных о взаимодействии конечных пользователей. Это позволяет сделать приложение более удобным и помогает достичь бизнес-целей. В отличие от подсистем рекомендаций, которые предлагают несколько рекомендаций из большого каталога, Персонализатор выбирает один наилучший вариант для пользователя.

Быстрый выход на рынок

Приступите к работе, добавив всего две строки кода. Точность прогнозирования можно легко проверить и оптимизировать по необходимости. Персонализатор работает с доступными вам атрибутами пользователей, содержимого и продуктов, не изменяя данные.

Развертывание в любом месте — от облака до пограничной зоны

Персонализатор можно использовать в любой нужной вам среде — в облаке или в виде выполняемой локально микрослужбы, если критически важно обеспечить малую задержку. Где бы ни были размещены приложения, Персонализатор использует сигналы закрепления в реальном времени, обрабатываемые приложениями, для высокоэффективного обучения в Azure.

Принципы работы алгоритмов Персонализатора

Персонализатор поддерживает объясняемость модели, возможность воспроизведения результатов и непрерывную оценку эффективности для повышения прозрачности.

Безопасность для организации

Снимок экрана: портал Центра безопасности
  • Корпорация Майкрософт ежегодно инвестирует более миллиарда долларов США в научные исследования и разработку кибербезопасности.
  • Мы наняли более 3500 специалистов по вопросам безопасности, которые заняты защитой ваших данных и конфиденциальности.
  • У Azure больше сертификатов, чем у любого другого поставщика облачных служб. Просмотрите полный список.

Персонализатор предлагается по цене на предварительную версию

На данный момент доступна предварительная версия Персонализатора, которая предлагается по сниженной цене. О завершении срока действия предварительной версии мы сообщим заблаговременно. Цена общедоступной версии будет объявлена при ее выпуске.

Цены на Персонализатор

Ресурсы для разработчиков

Документация и краткие руководства

Начните работу с Персонализатором.

Начало программирования

Основные понятия и рекомендации

Основные сведения о том, как работает Персонализатор и как с его помощью максимально повысить удобство работы для ваших пользователей.

Дополнительные сведения

Три шага для начала работы с Персонализатором

Создайте подписку Azure для использования бесплатной пробной версии.
Войдите на портал Azure и добавьте Персонализатор.
Прочитайте документацию по Персонализатору.

Часто задаваемые вопросы о Персонализаторе

  • Предварительная версия Персонализатора доступна в регионах "Западная часть США 2" и "Западная Европа".
  • На этапе предварительной версии соглашение об уровне обслуживания не предусмотрено.
  • Персонализатор обучается на основе коллективного поведения пользователей, анализируя их характеристики или атрибуты, которые вы отправляете в службу. Решение использует эти сведения для создания общей модели, которая обновляется при каждом взаимодействии, что улучшает результаты персонализации для всех пользователей.
  • Персонализатор работает эффективнее всего, когда вызов ранжирования содержит не более 50 элементов. Чтобы персонализировать выбор из более широкого списка или каталога, используйте подсистему рекомендаций или методику сортировки для сокращения количества элементов.
  • В Персонализаторе используются разные алгоритмы для обучения и анализа. Мы продолжаем добавлять в систему инновации, опробованные во время работы в Microsoft Research и в процессе прикладного использования Персонализатора в таких продуктах Майкрософт, как Xbox и Windows. Подходы, используемые в Персонализаторе, описаны в этой документации. Чтобы узнать о том, как Microsoft Research расширяет возможности технологии, ознакомьтесь со сведениями об обучении с закреплением.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент

Попробовать Персонализатор