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Trainingsdaten in Amazon Personalize Personalize-Datensätze importieren
Nachdem Sie die Erstellung eines Schemas und eines Datensatzes abgeschlossen haben, können Sie Ihre Trainingsdaten in den Datensatz importieren. Wenn du Daten importierst, kannst du wählen, ob du Datensätze in großen Mengen, einzeln oder beides importieren möchtest.
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Bei Massenimporten wird eine große Anzahl historischer Datensätze gleichzeitig importiert. Sie können Massendaten selbst vorbereiten und sie direkt aus einer CSV Datei in Amazon S3 in Amazon Personalize importieren. Informationen zur Vorbereitung Ihrer Daten finden Sie unterVorbereiten von Trainingsdaten für Amazon Personalize. Wenn Sie Hilfe bei der Vorbereitung Ihrer Daten benötigen, können Sie SageMaker Data Wrangler verwenden, um Ihre Daten zur Interaktion mit mehreren Artikeln sowie Benutzer- und Artikeldaten vorzubereiten und zu importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vorbereiten und Importieren von Massendaten mit Amazon SageMaker Data Wrangler.
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Wenn Sie keine Massendaten haben, können Sie einzelne Importvorgänge verwenden, um Daten zu sammeln und Ereignisse zu streamen, bis Sie die Schulungsanforderungen von Amazon Personalize und die Datenanforderungen Ihres Domain-Anwendungsfalls oder -Rezepts erfüllen. Informationen zum Aufzeichnen von Ereignissen finden Sie unterAufzeichnung von Ereignissen in Echtzeit zur Beeinflussung von Empfehlungen. Informationen zum Importieren einzelner Datensätze finden Sie unterEinzelne Datensätze importieren.
Nachdem Sie Daten in einen Amazon Personalize Personalize-Datensatz importiert haben, können Sie ihn analysieren, in einen Amazon S3 S3-Bucket exportieren, aktualisieren oder löschen, indem Sie den Datensatz löschen.
Wenn Ihr Katalog wächst, aktualisieren Sie Ihre historischen Daten mit zusätzlichen Import von Massen- oder Einzeldaten. Um Empfehlungen in Echtzeit zu erhalten, sollten Sie Ihren Datensatz mit Artikelinteraktionen über das Verhalten Ihrer Nutzer auf dem neuesten Stand halten. Sie tun dies, indem Sie Interaktionsereignisse in Echtzeit mit einem Event-Tracker und dem PutEvents Vorgang aufzeichnen. Weitere Informationen finden Sie unter Aufzeichnung von Ereignissen in Echtzeit zur Beeinflussung von Empfehlungen
Nachdem Sie Ihre Daten importiert haben, können Sie Domain-Empfehlungen (für Domain-Datensatzgruppen) oder benutzerdefinierte Ressourcen (für benutzerdefinierte Datensatzgruppen) erstellen, um ein Modell anhand Ihrer Daten zu trainieren. Sie verwenden diese Ressourcen, um Empfehlungen zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Domain-Empfehlungen in Amazon Personalize oder Maßgeschneiderte Ressourcen für das Training und die Bereitstellung von Amazon Personalize Personalize-Modellen.
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