Détails du flux de travail Amazon Personalize

Le flux de travail Amazon Personalize est le suivant. Pour obtenir une liste des fonctionnalités, des exigences et des instructions relatives aux données d'Amazon Personalize, consultez leListe de vérification du niveau de préparation.

1. Adaptez votre cas d'utilisation aux ressources Amazon Personalize : Amazon Personalize propose des ressources basées sur le domaine et des ressources personnalisées configurées pour différents cas. Lorsque vous associez votre cas d'utilisation à une ressource Amazon Personalize, notez ses exigences en matière de données. Une fois que vous avez choisi un cas d'utilisation ou une recette, ces informations peuvent vous aider à préparer vos données.

2. Préparez vos données d'entraînement : en fonction du cas d'utilisation de votre domaine ou des exigences en matière de données de votre recette personnalisée, préparez vos données d'entraînement groupées dans un CSV fichier. En fonction de votre cas d'utilisation ou de votre recette, Amazon Personalize peut utiliser les données relatives aux interactions entre les articles, les utilisateurs, les actions et les interactions entre les actions. Si vous ne disposez pas de données en masse, vous pouvez utiliser des opérations d'importation individuelles pour collecter des données et diffuser des événements jusqu'à ce que vous répondiez aux exigences de formation d'Amazon Personalize et aux exigences en matière de données de votre cas d'utilisation ou de votre recette de domaine.

3. Création de JSON fichiers de schéma pour vos données : créez des JSON fichiers de schéma pour chaque type de données que vous importez. Ces fichiers décrivent la structure et le contenu de vos données, y compris les noms des colonnes et leurs types de données.

4. Créer un groupe de jeux de données — Un groupe de jeux de données est un conteneur pour les ressources Amazon Personalize. Vous pouvez créer un groupe de jeux de données de domaine avec des ressources préconfigurées pour VIDEO _ON_ DEMAND ou les domaines. ECOMMERCE Vous pouvez également créer un groupe de jeux de données personnalisé et créer uniquement des ressources personnalisées.

5. Création de schémas et de jeux de données : un schéma indique à Amazon Personalize la structure de vos données et permet à Amazon Personalize d'analyser les données. Un ensemble de données est un conteneur pour les données de formation dans Amazon Personalize.

6. Importer les données d'entraînement dans des ensembles de données : importez vos enregistrements d'interaction, d'élément, d'utilisateur, d'action ou d'interaction d'action préparés. Vous pouvez importer des enregistrements en bloc ou individuellement.

7. Entraîner et déployer un modèle : pour entraîner et déployer un modèle pour les domaines at the VIDEO _ON_ DEMAND ou pour les ECOMMERCE domaines, vous devez créer des recommandateurs de domaines. Pour les ressources personnalisées, vous créez une solution personnalisée et une version de solution. Pour obtenir des recommandations en temps réel, vous déployez la version de la solution dans une campagne.

   • Pour plus d'informations sur la création de recommandeurs de domaine, consultezRecommandeurs de domaines.

   • Pour plus d'informations sur la création et le déploiement de ressources personnalisées, consultezRessources personnalisées.

8. Obtenez des recommandations : utilisez votre outil de recommandation ou votre campagne personnalisée pour obtenir des recommandations. Vous pouvez utiliser des filtres pour inclure ou exclure certains types d'éléments des recommandations. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Recommandations de filtrage et segments d'utilisateurs. Grâce aux ressources personnalisées, vous pouvez également obtenir des recommandations par lots ou des segments d'utilisateurs sans créer de campagne.

9. Enregistrez les événements en temps réel : enregistrez les événements en temps réel au fur et à mesure que vos clients interagissent avec les recommandations. Cela permet de développer vos données d'interactions et de les actualiser. Il informe également Amazon Personalize des centres d'intérêt actuels de votre utilisateur, ce qui peut améliorer la pertinence des recommandations.

Une fois que vous avez terminé le flux de travail Amazon Personalize pour la première fois, maintenez vos données à jour et réentraînez régulièrement les solutions personnalisées qui utilisent une formation manuelle. Cela permet à votre modèle de tirer des leçons de l'activité la plus récente de vos utilisateurs et de maintenir et d'améliorer la pertinence des recommandations. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Maintien de la pertinence des recommandations.