Creación de recomendadores (consola)

importante

Un subidónminRecommendationRequestsPerSecondaumentará su factura. Recomendamos empezar con 1 paraminRecommendationRequestsPerSecond(el valor predeterminado). Realice un seguimiento de su uso con AmazonCloudWatchmétricas y aumentar elminRecommendationRequestsPerSecondsegún sea necesario. Para obtener más información, consulte Solicitudes de recomendación mínimas por segundo y escalado automático.

Crea recomendaciones para cada uno de tus casos de uso con la consola de Amazon Personalize de la siguiente manera. Si acaba de crear su grupo de conjuntos de datos de dominio y ya está enDescripción generalpágina, vaya al paso 3.

Para crear recomendadores

1. Abre la consola de Amazon Personalize enhttps://console.aws.amazon.com/personalize/homee inicia sesión en tu cuenta.

2. En elGrupos de conjuntos de datospágina, elija su grupo de conjuntos de datos de dominio.

3. En elUsa <domain name>recomendadorespestaña de la carta central, eligeCrear recomendadores.

4. En elElija casos de usopágina, elige los casos de uso en los que deseas crear recomendaciones y dale a cada uno unNombre del recomendador. Amazon Personalize crea una recomendación para cada caso de uso que elija. Los casos de uso disponibles dependen del dominio. Para obtener información sobre cómo elegir un caso de uso, consulteElección de un caso de uso.

5. Elija Siguiente.

6. En elConfiguración avanzadapágina, configure cada recomendador en función de las necesidades de su empresa:

   • Para cada conjunto de datos utilizado en el caso práctico del recomendador, puede elegir las columnas que Amazon Personalize tiene en cuenta al entrenar los modelos que respaldan a su recomendador. De forma predeterminada, Amazon Personalize usa todas las columnas que se pueden usar durante el entrenamiento. Las columnas con el tipo de datos booleano y los campos de cadena personalizados que no sean categóricos ni textuales no se utilizan durante el entrenamiento. No puedes excluir las columnas EVENT_TYPE.

     Puede cambiar las columnas que se utilizan durante el entrenamiento para controlar los datos que Amazon Personalize utiliza al crear su recomendador. Puedes hacer esto para experimentar con diferentes combinaciones de datos de entrenamiento. O bien, puede excluir columnas sin datos significativos. Por ejemplo, puede que tengas una columna que solo quieras usar para filtrar las recomendaciones. Puede excluir esta columna de la formación y Amazon Personalize solo la tendrá en cuenta al filtrar.

   • Puede modificarSolicitudes de recomendación mínimas por segundopara especificar una nueva capacidad mínima de solicitud para su recomendador. Un subidónminRecommendationRequestsPerSecondaumentará su factura. Recomendamos empezar por 1 (el valor predeterminado). Realice un seguimiento de su uso con AmazonCloudWatchmétricas y aumentar elminRecommendationRequestsPerSecondsegún sea necesario. Para obtener más información, consulte Solicitudes de recomendación mínimas por segundo y escalado automático.

   • ParaTop picks for youroRecommended for youcasos de uso, si lo desea, realice cambios en la configuración de exploración. La exploración implica probar diferentes recomendaciones de artículos para saber cómo responden los usuarios a los elementos con muy pocos datos de interacción. Utilice los siguientes campos para configurar la exploración:

     • Hacer hincapié en explorar los elementos menos relevantes (peso de la exploración): configure cuánto explorar. Especifique un valor decimal comprendido entre 0 y 1. El valor predeterminado es 0.3. Cuanto más se acerque el valor a 1, mayor será la exploración. A medida que se explora más, las recomendaciones incluyen más elementos con menos interacciones, datos o relevancia en función del comportamiento anterior. En cero, no se realiza ninguna exploración y las recomendaciones se basan en los datos actuales (relevancia).

     • Límite de antigüedad del elemento de exploración: especifique la antigüedad máxima del artículo en días transcurridos desde la última interacción en todos los elementos del conjunto de datos de interacciones. Esto define el alcance de la exploración de artículos en función de la antigüedad del artículo. Amazon Personalize determina la antigüedad del artículo en función de su marca de tiempo de creación o, si faltan datos de marca de tiempo de creación, de los datos de interacciones. Para obtener más información sobre cómo Amazon Personalize determina la antigüedad del artículo, consulteDatos de marca temporal de creación.

       Para aumentar los artículos que Amazon Personalize tiene en cuenta durante la exploración, introduce un valor mayor. El mínimo es 1 día y el valor predeterminado es 30 días. Las recomendaciones pueden incluir artículos que tengan una antigüedad superior al límite de antigüedad del artículo que especifiques. Esto se debe a que estos elementos son relevantes para el usuario y la exploración no los identificó.

   • ParaEtiquetas, si lo desea, añada cualquier etiqueta. Para obtener más información sobre cómo etiquetar los recursos de Amazon Personalize, consulteEtiquetado de recursos de Amazon Personalize.

7. EscojaCrear recomendadorespara crear recomendaciones para cada uno de sus casos de uso.

   Puede supervisar el estado de cada recomendador enRecomendadorespágina. Si el estado de tu recomendador es Activo, puedes usarlo en tu aplicación para obtener recomendaciones.