Konfiguration der beim Training verwendeten Spalten

Wichtig

Nachdem Sie eine Lösung erstellt haben, können Sie ihre Konfiguration nicht mehr ändern. Standardmäßig verwenden alle neuen Lösungen automatisches Training. Bei der automatischen Schulung fallen für Sie Schulungskosten an, solange Ihre Lösung aktiv ist. Um unnötige Kosten zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass Sie die Lösung löschen, wenn Sie fertig sind. Informationen zu den Schulungskosten finden Sie unter Amazon Personalize Personalize-Preise.

Wenn Ihr Rezept Artikelempfehlungen oder Benutzersegmente generiert, können Sie die Spalten ändern, die Amazon Personalize bei der Erstellung einer Lösungsversion berücksichtigt (Training eines Modells).

Sie können die beim Training verwendeten Spalten ändern, um zu steuern, welche Daten Amazon Personalize beim Trainieren eines Modells verwendet (Erstellen einer Lösungsversion). Sie können dies tun, um mit verschiedenen Kombinationen von Trainingsdaten zu experimentieren. Oder Sie könnten Spalten ohne aussagekräftige Daten ausschließen. Sie könnten beispielsweise eine Spalte haben, die Sie nur zum Filtern von Empfehlungen verwenden möchten. Sie können diese Spalte von der Schulung ausschließen und Amazon Personalize berücksichtigt sie nur beim Filtern.

Sie können EVENT_TYPE-Spalten nicht ausschließen. Standardmäßig verwendet Amazon Personalize alle Spalten, die beim Training verwendet werden können. Die folgenden Daten sind immer vom Training ausgeschlossen:

• Spalten mit dem booleschen Datentyp

• Daten zu Eindrücken

• Benutzerdefinierte Zeichenfolgenfelder, die nicht kategorisch oder textuell sind

Sie können keine Impressionsdaten in das Training einbeziehen, aber wenn Ihr Anwendungsfall oder Ihr Rezept sie verwendet, verwendet Amazon Personalize Impressionsdaten, um die Erkundung zu steuern, wenn Sie Empfehlungen erhalten.

Wenn Sie bereits eine Lösung erstellt haben und die beim Training verwendeten Spalten ändern möchten, können Sie die Lösung klonen. Wenn Sie eine Lösung klonen, können Sie die Konfiguration der vorhandenen Lösung als Ausgangspunkt verwenden, z. B. das Rezept und die Hyperparameter, und bei Bedarf Änderungen vornehmen. Weitere Informationen finden Sie unter Klonen einer Lösung (Konsole).

Sie können die Spalten konfigurieren, die Amazon Personalize beim Training mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole, AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder AWS dem SDK verwendet. Informationen zur Auswahl von Spalten mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole finden Sie in Eine Lösung erstellen (Konsole) den erweiterten Konfigurationsschritten unter. Nachdem Sie eine Lösung erstellt haben, können Sie die Spalten, die die Lösung verwendet, auf der Detailseite der Lösung in der Amazon Personalize Personalize-Konsole oder zusammen mit dem DescribeSolution Vorgang anzeigen.

Konfiguration der beim Training verwendeten Spalten ()AWS CLI

Um Spalten vom Training auszuschließen, geben Sie das excludedDatasetColumns Objekt in der trainingDataConfig als Teil der Lösungskonfiguration an. Geben Sie für jeden Schlüssel den Datensatztyp an. Geben Sie für jeden Wert die Liste der auszuschließenden Spalten an. Der folgende Code zeigt, wie Sie Spalten vom Training ausschließen, wenn Sie eine Lösung mit dem erstellen AWS CLI.

aws personalize create-solution \
--name solution name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn recipe ARN \
--solution-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"

Konfiguration der beim Training verwendeten Spalten (AWS SDKs)

Um Spalten vom Training auszuschließen, geben Sie das excludedDatasetColumns Objekt in der trainingDataConfig als Teil der Lösungskonfiguration an. Geben Sie für jeden Schlüssel den Datensatztyp an. Geben Sie für jeden Wert die Liste der auszuschließenden Spalten an. Der folgende Code zeigt, wie Sie Spalten vom Training ausschließen, wenn Sie eine Lösung mit dem SDK for Python (Boto3) erstellen.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
  name = 'solution name',
  recipeArn = 'recipe ARN',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  solutionConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
          "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)