開始方法 (コンソール)

この演習では、Amazon Personalize コンソールを使用して、特定のユーザー向けに映画のレコメンデーションを返すソリューションを含むカスタムデータセットグループを作成します。この演習を開始する前に、開始方法の前提条件 を確認してください。

開始方法の演習を完了したら、不要な料金が発生しないように、作成したリソースを、「リソースのクリーンアップ」の手順に従って削除します。

ステップ 1: データセットグループとデータセットを作成する

この手順ではまず、データセットグループを作成します。次に、Amazon Personalize のアイテムインタラクションデータセットをデータセットグループに作成します。

データセットグループとデータセットを作成するには

1. 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。

2. [データセットグループの作成] を選択します。

3. [データセットグループの詳細] で [Dataset group name (データセットグループ名)] にデータセットグループの名前を指定します。

4. [Domain] (ドメイン) で、[Custom] (カスタム) を選択します。画面の表示は次のようになります。

   

5. [データセットグループの作成] を選択します。概要ページが表示されます。

6. [データセットを設定] で [データセットを作成] を選択し、[アイテムインタラクションデータセット] を選択します。

7. [Amazon Personalize データセットにデータを直接インポートする] を選択し、[次へ] を選択します。

8. [アイテムインタラクションデータセットを設定] ページで、[データセット名] にデータセットの名前を指定します。

9. [スキーマの選択] で、[新しいスキーマの作成] を選択します。[スキーマフィールド] セクションには、最小限の Interactions スキーマが表示されます。スキーマは以前に ratings.csv ファイルに追加したヘッダーと一致するため、変更を加える必要はありません。トレーニングデータをまだ作成していない場合は、「開始方法の前提条件」を参照してください。

10. [新しいスキーマ名] で、新しいスキーマの名前を指定します。画面の表示は次のようになります。

    

11. [Next] (次へ) をクリックします。[アイテムインタラクションデータセットのインポートジョブの設定] ページが表示されます。次に、ステップ 2: アイテムインタラクションデータをインポートする を完了してインタラクションデータのインポートします。

ステップ 2: アイテムインタラクションデータをインポートする

データセットを作成したので、今度はアイテムインタラクションデータをデータセットにインポートします。

アイテムインタラクションデータをインポートするには

1. [アイテムインタラクションデータセットのインポートジョブを設定] ページで、[データのインポートソース] を [S3 からデータをインポート] のままにしておきます。

2. [データセットのインポートジョブ名] で、インポートジョブの名前を指定します。

3. [追加の S3 バケットポリシーが必要です] という名前の情報ダイアログボックスで、指示に従って必要な Amazon S3 バケットポリシーを追加します。

4. [Data location] (データの場所) で、映画のデータファイルが Amazon Simple Storage Service (S3) のどこに保存されるかを指定します。次の構文を使用します。

   s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/<CSV filename>

5. [IAM ロール)] セクションの IAM サービスロール] で、デフォルトで選択されている [カスタム IAM ロールの ARN を入力] のままにします。

6. [カスタム IAM ロールの ARN] で、Amazon Personalize 向けの IAM ロールの作成 で作成したロールを指定します。

   [データセットのインポートジョブの詳細] と [IAM ロール]のセクションは、次のようになっているはずです。

   

7. [終了] を選択します。データインポートジョブが開始され、[ダッシュボード概要] ページが表示されます。初期状態では、状態は作成待機 (続いて作成進行中) であり、リューションの作成は無効になっています。

   データのインポートにかかる時間は、データセットのサイズによって異なります。データインポートジョブが完了すると、ステータスが [アクティブ] になり [ソリューション作成] ボタンが有効になります。

8. インポートジョブが完了したら、[ソリューションの作成] ボタンを選択します。[Create solution (ソリューションの作成)] ページが表示されます。データをインポートし、ステップ 3: ソリューションを作成する でソリューションを作成する準備が整いました。

ステップ 3: ソリューションを作成する

この手順では、ステップ 2: アイテムインタラクションデータをインポートする でインポートしたデータセットを使用してモデルをトレーニングします。トレーニングしたモデルはソリューションバージョンと呼ばれます。

ソリューションを作成するには

1. データセットグループの [概要] ページの [カスタムリソースの使用] で [ソリューションを作成] を選択します。

2. [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、ユーザーのアイテムのレコメンデーションを取得します。

3. [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。

4. [ソリューションタイプ] には [おすすめアイテム] を選択します。

5. [Recipe] (レシピ) で、aws-user-personalization を選択します。

   画面の表示は次のようになります。

   

6. [Next] (次へ) をクリックします。オプションの [高度な設定] フィールドは変更しないでください。

7. [次へ] を選択し、ソリューションの詳細を確認します。

8. [Create solution (ソリューションの作成)] を選択します。ソリューションバージョンのトレーニングが開始され、[ダッシュボード] のページが表示されます。

9. ナビゲーションペインで [カスタムリソース] を展開し、[ソリューションとレシピ] を選択します。

10. [ソリューション] セクションで、ソリューションを選択します。ソリューションの詳細ページが表示されます。ソリューションバージョン ページには、モデルの状態が表示されます。

    ソリューションバージョンのステータスが[アクティブ] になったら、ステップ 4: キャンペーンの作成 に移行できます。

ステップ 4: キャンペーンの作成

この手順では、キャンペーンを作成します。このキャンペーンは、前のステップで作成したソリューションバージョンをデプロイします。

キャンペーンを作成するには

1. ナビゲーションペインで [カスタムリソース] を展開し、[キャンペーン] を選択します。

2. [キャンペーンの作成 を選択します。[新しいキャンペーンを作成] ページが表示されます。

3. [Campaign details (キャンペーンの詳細)] で [Campaign name (キャンペーン名)] にキャンペーンの名前を指定します。

4. [Solution] (ソリューション) で、前のステップで作成したソリューションを選択し、[Solution version ID] (ソリューションバージョン ID) はデフォルトのままにします。

5. [Minimum provisioned transactions per second (1 秒あたりの最小プロビジョンドトランザクション)] は、デフォルトの 1 のままにしておきます。[Campaign configuration] (キャンペーンの設定) のフィールドは変更しないでください。

   画面の表示は次のようになります。

   

6. [キャンペーンの作成] を選択します。キャンペーンの作成が開始され、キャンペーンの詳細ページに [パーソナライゼーション API] セクションが表示されます。

   画面の表示は次のようになります。

   

   キャンペーンの作成には数分かかることがあります。Amazon Personalize がキャンペーンの作成を完了すると、ページが更新され、[Test campaign results] (キャンペーン結果をテスト) のセクションが表示されます。画面の表示は次のようになります。

   

ステップ 5: レコメンデーションを取得する

この手順では、前のステップで作成したキャンペーンを使用してレコメンデーションを取得します。

推奨事項を取得するには

1. [Test campaign result (キャンペーン結果のテスト)] の [ユーザー ID] で、レーティングの値 (例: 83) を指定します。[Filter name] (フィルター名) で、デフォルトの選択である [None] (なし) を維持し、[Context] (コンテキスト) のフィールドは空のままにします。

2. [レコメンデーションの取得] を選択します。[Recommendations] (レコメンデーション) のパネルには、推奨アイテムのアイテム ID とスコアが一覧表示されます。

   画面の表示は次のようになります。