Requisitos previos de introducción - Amazon Personalize

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Requisitos previos de introducción

Los siguientes pasos son requisitos previos para los ejercicios de introducción.

  1. Cree una cuenta de AWS y un usuario de AWS Identity and Access Management, tal como se especifica en Registrarse en AWS.

  2. Cree una política de IAM que proporcione a los usuarios y Amazon Personalize acceso completo a sus recursos de Amazon Personalize. A continuación, asocie la política de a su usuario o grupo de Amazon Personalize. Consulte Creación de una nueva política de IAM.

  3. Creación de unAWS Identity and Access Management(IAM), como se especifica enCreación de un rol de IAM para Amazon Personalize. Utilice el ARN del rol cuando cargue los datos de entrenamiento de las películas.

  4. Prepare los datos de entrenamiento y cárguelos en el bucket de Amazon S3:

  5. Otorgue permiso a su función de servicio de Amazon Personalize para acceder a sus recursos de Amazon S3, como se especifica enOtorgar acceso a Amazon Personalize a los recursos de Amazon S3.

Crear los datos de entrenamiento (grupo de conjuntos de datos de dominio)

Para crear los datos de entrenamiento, debe descargar, modificar y guardar los datos de valoraciones de películas en un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). A continuación, debe conceder a permiso a Amazon Personalize para leer datos del bucket.

Creación de los datos de entrenamiento

  1. Descargue y descomprima el archivo zip de valoraciones de películas,ml-latest-small.zipdesdeMovieLensUNrecomendado para educación y desarrollo(F. Maxwell Harper y Joseph A. Konstan. 2015. La MovieLens Conjuntos de datos: historia y contexto. Transacciones de ACM en Sistemas Inteligentes Interactivos (TII) 5, 4:19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).

  2. Abra el archivo ratings.csv. Este archivo contiene los datos de interacciones de este tutorial.

    1. Elimine la columna calificación.

    2. Cambie el nombre de auserIdymovieIdcolumnsUSER_IDyITEM_IDrespectivamente.

    3. Agregue una columna EVENT_TYPE y establezca el valor de cada registro enwatch. Si utilizas Microsoft Excel, puedes establecer EVENT_TYPE para cada registro introduciendowatchen la primera celda de la columna y, a continuación, haga doble clic en la esquina inferior derecha de la celda. El encabezado debe ser el siguiente:

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE

      Para que Amazon Personalize reconozca los datos, estas columnas deben coincidir exactamente con las que se muestran. Las primeras filas de los datos deberían verse de la siguiente manera:

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE 1,1,964982703,watch 1,3,964981247,watch 1,6,964982224,watch 1,47,964983815,watch 1,50,964982931,watch .... ....

    Guarde el archivo ratings.csv.

  3. Cargarratings.csva su bucket de Amazon S3. Para obtener más información, consulteCarga de archivos y carpetas mediante arrastrar y soltaren la Guía del usuario de Amazon Simple Storage Service.

  4. Conceda a permiso a Amazon Personalize para leer los datos del bucket. Para obtener más información, consulte Otorgar acceso a Amazon Personalize a los recursos de Amazon S3.

Creación de los datos de entrenamiento (grupo de conjuntos de datos personalizados)

Para crear los datos de entrenamiento, debe descargar, modificar y guardar los datos de valoraciones de películas en un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). A continuación, debe conceder a permiso a Amazon Personalize para leer datos del bucket.

  1. Descargue y descomprima el archivo zip de valoraciones de películas,ml-latest-small.zipdesdeMovieLensUNrecomendado para educación y desarrollo(F. Maxwell Harper y Joseph A. Konstan. 2015. La MovieLens Conjuntos de datos: historia y contexto. Transacciones de ACM en Sistemas Inteligentes Interactivos (TII) 5, 4:19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).

  2. Abra el archivo ratings.csv. Este archivo contiene los datos de interacciones de este tutorial.

    1. Elimine la columna calificación.

    2. Reemplace la fila de encabezados por la siguiente:

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP

      Para que Amazon Personalize reconozca los datos, estos encabezados deben coincidir exactamente con los que se muestran.

    Guarde el archivo ratings.csv.

  3. Cargarratings.csva su bucket de Amazon S3. Para obtener más información, consulteCarga de archivos y carpetas mediante arrastrar y soltaren la Guía del usuario de Amazon Simple Storage Service.

  4. Conceda a permiso a Amazon Personalize para leer los datos del bucket. Para obtener más información, consulte Otorgar acceso a Amazon Personalize a los recursos de Amazon S3.