ステップ 2: ソリューションの構成 - Amazon Personalize
ソリューションの構成 (コンソール)ソリューションの設定 (AWS CLI)ソリューションの設定 (AWSSDK)

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ステップ 2: ソリューションの構成

完了したらステップ 1: レシピの選択で、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した。

ソリューションを構成すると、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。ソリューションを構成するには、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。インタラクショントレーニングデータにEVENT_TYPEおよびEVENT_VALUEデータでは、ソリューションを構成するときに、トレーニングの前にインタラクションデータを除外できます。

ソリューションを作成および構成するには、コンソールのAWS Command Line Interface(AWS CLI)、またはAWSSDK

トピック

ソリューションの構成 (コンソール)

コンソールでソリューションを構成するには、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、ソリューション名、レシピ、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。

ソリューションの構成 (コンソール)

  1. で Amazon Personalize コンソールを開きます。https://console.aws.amazon.com/personalize/homeにアクセスし、アカウントにサインインします。

  2. 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。

  3. ダッシュボードの [ソリューションの作成] セクションで、を起動ボタンを使用します。

    ソリューションをすでに作成している場合は、[OK] を選択します。ソリューションを作成します。ボタンを使用します。

  4. [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。

  5. を使用する場合レシピで、レシピを選択します（ステップ 1: レシピの選択).

  6. Eclipseソリューション構成を使用する場合、インタラクションデータセットに EVENT_TYPE 列または両方の EVENT_TYPE 列と EVENT_VALUE 列がある場合は、オプションでイベントタイプおよびイベント値のしきい値フィールドを使用して、Amazon Personalize がモデルをトレーニングするときに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、「」を参照してください。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。

  7. どちらかの場合、ユーザー・パーソナライゼーションレシピまたはパーソナライズされたランキングレシピレシピで、オプションで目的を選択し、客観的な感度を使用して、関連性に加えて目標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、「」を参照してください。追加の目的のためのソリューションの最適化。

  8. 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: レシピの選択」で個々のレシピを参照してください。

  9. [Next] を選択します。[ソリューションバージョンの作成] 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)

を使用してソリューションを設定するには、[] を使用します。AWS CLI以下のを使用します。create-solutionオペレーション. [] を指定します。solution name,dataset group arn, およびrecipe arn。

aws personalize create-solution \
  --name solution name \
  --dataset-group-arn dataset group arn \
  --recipe-arn recipe 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できます (ハイパーパラメータおよび HPOを参照)、またはトレーニングに使用するインタラクションデータをフィルタリングします (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).

どちらかの場合、ユーザー・パーソナライゼーションレシピまたはパーソナライズされたランキングレシピレシピを使用すると、関連性に加えて目標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、「」を参照してください。追加の目的のためのソリューションの最適化。

将来の使用に備えてソリューション ARN を記録して、ソリューションバージョンの作成 (AWS CLI)。

ソリューションの設定 (AWSSDK)

以下のコードは、SDK for Python (Boto3) または SDK for Java 2.x を使用して Amazon Personalize ソリューションを作成する方法を示しています。

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できます (ハイパーパラメータおよび HPOを参照)、またはトレーニングに使用するインタラクションデータをフィルタリングします (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). どちらかの場合、ユーザー・パーソナライゼーションレシピまたはパーソナライズされたランキングレシピレシピを使用すると、関連性に加えて目標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、「」を参照してください。追加の目的のためのソリューションの最適化。

将来の使用に備えてソリューション ARN を記録して、ソリューションバージョンの作成 (AWSSDK)。

SDK for Python (Boto3)

以下を使用して新しいソリューションを作成します。create_solutionメソッドを使用します。置換solution nameをソリューション名に置き換えます。recipe arnレシピでアマゾンレスクールネーム（ARN）からステップ 1: レシピの選択, およびdataset group arnをデータセットグループの ARN に置き換えます。

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

print('Creating solution')
create_solution_response = personalize.create_solution(
  name='solution name', 
  recipeArn= 'recipe arn', 
  datasetGroupArn = 'dataset group arn'
)
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']
print('solution_arn: ', solution_arn)
SDK for Java 2.x

以下を使用して新しいソリューションを作成します。createPersonalizeSolutionメソッドを使用します。以下をパラメータとして渡します。APersonalizeClient、データセットグループの Amazon リソースネーム（ARN）、ソリューションの名前、およびレシピの ARNステップ 1: レシピの選択。

    public static String createPersonalizeSolution(PersonalizeClient personalizeClient,
                                                 String datasetGroupArn,
                                                 String solutionName,
                                                 String recipeArn) {

        try {
            CreateSolutionRequest solutionRequest = CreateSolutionRequest.builder()
                .name(solutionName)
                .datasetGroupArn(datasetGroupArn)
                .recipeArn(recipeArn)
                .build();

            CreateSolutionResponse solutionResponse = personalizeClient.createSolution(solutionRequest);
            return solutionResponse.solutionArn();

        } catch (PersonalizeException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
        return "";
 }