翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
ステップ 2: ソリューションを設定する
ステップ 1: レシピを選択する を完了すると、モデルをトレーニングするためのソリューションを設定する準備が整います。
ソリューションを設定すると、モデルが特定のビジネスニーズを満たすようにトレーニングをカスタマイズできます。ソリューションを設定するには、トレーニングに使用するデータ、トレーニングに使用するレシピ、および追加のソリューションパラメータとレシピ固有のハイパーパラメータを含むデータセットグループを指定します。Interactions トレーニングデータに EVENT_TYPE
および EVENT_VALUE
データが含まれている場合、ソリューションを設定するときに、トレーニングの前に Interactions データを除外できます。
コンソール、AWS Command Line Interface (AWS CLI)、または AWS SDK を使用してソリューションを作成および設定できます。
トピック
ソリューションの設定 (コンソール)
コンソールでソリューションを設定するには、使用するデータセットを含むデータセットグループを選択してから、ソリューション名、レシピ、およびオプションのレシピ固有のハイパーパラメータを指定します。
ソリューションを設定するには (コンソール)
-
https://console.aws.amazon.com/personalize/home
で Amazon Personalize コンソールを開き、アカウントにサインインします。 -
データセットグループのページに移動し、トレーニングに使用するデータセットグループを選択します。
-
「概要」ページで、「ソリューションを作成」ボタンを選択します。
-
[Solution name (ソリューション名)] で、ソリューションの名前を指定します。
-
[Solution type] (ソリューションタイプ) で、[Item recommendation] (アイテムのレコメンデーション) を選択してユーザー向けのアイテムのレコメンデーションを取得するか、[User segmentation] (ユーザーのセグメンテーション) を選択してアイテムデータに基づいてユーザーセグメント (ユーザーのグループ) を取得します。
-
[Recipe] (レシピ) で、レシピを選択します (「ステップ 1: レシピを選択する」を参照)。
-
[Solution configuration] (ソリューション設定) で、Interactions データセットに EVENT_TYPE 列または EVENT_TYPE 列と EVENT_VALUE 列の両方がある場合は、オプションで [Event type] (イベントタイプ) と [Event value threshold] (イベント値のしきい値) のフィールドを使用して、モデルのトレーニング時に Amazon Personalize が使用するインタラクションデータを選択します。
詳細については、「トレーニングに使用するインタラクションデータの選択」を参照してください。
-
User-Personalization レシピ または Personalized-Ranking レシピ レシピのいずれかを使用する場合は、オプションで [Objective] (目的) を指定し、[Objective sensitivity] (目的の感度) を選択して、関連性に加えて目的に合わせてソリューションを最適化します。詳細については、「追加の目的のためのソリューションの最適化」を参照してください。
-
レシピとビジネスニーズに基づいて、ハイパーパラメータのオプションを設定します。異なるレシピは異なるハイパーパラメータを使用します。利用可能なハイパーパラメータについては、「ステップ 1: レシピを選択する」で個々のレシピを参照してください。
-
「タグ」には、オプションで任意のタグを追加します。Amazon Personalize リソースのタグ付けの詳細については、「」を参照してくださいAmazon Personalize のリソースに対するタグ付け。
-
[Create and train solution] (ソリューションを作成およびトレーニング) を選択します。[Dashboard] (ダッシュボード) のページが表示されます。ソリューションバージョンの作成 (コンソール) に進みます。
ソリューションの設定 (AWS CLI)
AWS CLI を使用してソリューションを設定するには、次の create-solution
操作を使用します。solution name
、dataset group arn
、および recipe arn
を指定します。
aws personalize create-solution \ --name
solution name
\ --dataset-group-arndataset group arn
\ --recipe-arnrecipe arn
ソリューションの Amazon リソースネーム (ARN) が表示されます。次に例を示します。
{ "solutionArn": "arn:aws:personalize:<region>:solution/<solution name>" }
上記のコードを変更して、レシピのプロパティとハイパーパラメータを最適化するか (「ハイパーパラメータおよび HPO」を参照)、トレーニングに使用される Interactions データをフィルタリングできます (「トレーニングに使用するインタラクションデータの選択」を参照)。
User-Personalization レシピ または Personalized-Ranking レシピ レシピのいずれかを使用する場合は、関連性に加えて、目的に合わせてソリューションを最適化できます。詳細については、「追加の目的のためのソリューションの最適化」を参照してください。
将来の使用のためにソリューション ARN を記録し、ソリューションバージョンの作成 (AWS CLI) に進みます。
ソリューションの設定 (AWS SDK)
次のコードは、Amazon Personalize ソリューションを作成する方法を示しています。ソリューションの名前を指定し、データセットグループの Amazon リソースネーム (ARN) と使用するレシピの ARN を指定します。レシピについては、を参照してくださいステップ 1: レシピを選択する。
次のコードを変更して、レシピのプロパティとハイパーパラメータを最適化するか (「ハイパーパラメータおよび HPO」を参照)、トレーニングに使用される Interactions データをフィルタリングできます (「トレーニングに使用するインタラクションデータの選択」を参照)。User-Personalization レシピ または Personalized-Ranking レシピ レシピのいずれかを使用する場合は、関連性に加えて、目的に合わせてソリューションを最適化できます。詳細については、「追加の目的のためのソリューションの最適化」を参照してください。
将来の使用のためにソリューション ARN を記録し、ソリューションバージョンの作成 (AWS SDK) に進みます。