はじめに (コンソール)

この演習では、Amazon Personalize コンソールを使用して、映画のレコメンデーションを特定のユーザーに返すキャンペーンを作成します。

この演習を開始する前に、開始方法 入門ガイドの前提条件 を確認します。

Started の演習を終了したら、不要な料金が発生しないように、リソースをクリーンアップするをクリックして、作成したリソースを削除します。

ステップ 1: トレーニングデータのインポート

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 ation を作成します。ユーザ項目の相互作用データセットグループで、トレーニングデータと一致するスキーマを作成します。次に、トレーニングデータをデータセットにインポートします。

トレーニングデータをインポートするには

1. 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. [データセットグループの作成] を選択します。

3. Amazon Personalize を初めて使用する場合は、[データセットグループの作成ページで新しいデータセットグループ] で、開始方法。

4. [Dataset group details (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。画面の表示は次のようになります。

   

5. [Next (次へ)] を選択します。

6. [Create user-item interaction data (ユーザーアイテムインタラクションデータの作成)] ページの [Dataset details (データセットの詳細)] の [Dataset name (データセット名)] で、データセットの名前を指定します。

7. [Schema details (スキーマの詳細)] の [Schema selection (スキーマの選択)] で、[Create new schema (新しいスキーマの作成)] を選択します。[Schema definition (スキーマの定義)] フィールドには、最小限の Interactions スキーマが表示されています。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。トレーニングデータの作成。

8. [New schema name (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。

   

9. [Next (次へ)] を選択します。

10. [Import user-item interaction data (ユーザーとアイテムのインタラクションデータをインポート)] ページの [Dataset import job details (データセットインポートジョブの詳細)] で [Dataset import job name (データセットインポートジョブ名)] にインポートジョブの名前を指定します。

11. [IAM service role (IAM サービスロール)] は、デフォルトで選択されている [Enter a custom IAM role ARN (カスタム IAM ロールの ARN を入力)] のままにします。

12. [カスタム IAM ロールの ARN] で、Amazon Personalize の IAM サービスロールの作成 で作成したロールを指定します。

13. という名前の情報ダイアログボックスで追加の S3 バケットポリシーが必要です。の場合は、「」指示をクリックして、必要な Amazon S3 バケットポリシーを追加します。

14. を使用する場合データの場所で、映画データが保存されている Amazon Simple Storage Service (S3) の場所を指定します。以下の構文を使用します。

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

    画面の表示は次のようになります。

    

15. [Finish] を選択します。データインポートジョブが開始され、[Dashboard Overview (ダッシュボード概要)] ページが表示されます。

16. 初期状態では、[Upload datasets (データセットのアップロード)] の [User-item interaction data (ユーザーアイテムインタラクションデータ)] ステータスは [Create pending (作成待機)] (続いて [Create in progress (作成進行中)]) であり、[Create solutions - Start (ソリューションの作成 - 開始)] ボタンが無効になっています。

    注記

    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。

    データのインポートジョブが終了すると、[User-item interaction data (ユーザーアイテムインタラクションデータ)] ステータスは [Active (アクティブ)] に変更し、[Create solutions - Start (ソリューションの作成 - 開始)] ボタンが有効になります。画面の表示は次のようになります。

    

17. インポートジョブが完了したら、[Create solutions - Start (ソリューションの作成 - 開始)] 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。

ステップ 2: ソリューションを作成します。

この手順では、前のステップ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. そのファイルにソリューションを作成します。ページがまだ表示されていない場合は、ナビゲーションペインの作成したデータセットグループで [Solution creation (ソリューション作成)] を選択します。を起動ボタンを使用します。

2. [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。

3. を使用する場合レシピ] で、aws ユーザーのパーソナライゼーション。オプションのままにしておきます。ソリューション設定および高度な設定フィールドは変更しません。

   画面の表示は次のようになります。

   

4. 選択次を表示するにはソリューションバージョンを作成します。画面を使用します。

   画面の表示は次のようになります。

   

5. [Finish] を選択します。モデルのトレーニングが開始され、[Dashboard Overview (ダッシュボード概要)] ページが表示されます。

6. 初期状態では、[Create solutions (ソリューションの作成)] の [Solution creation (ソリューション作成)] ステータスは [Create pending (作成待機)] (続いて [Create in progress (作成進行中)] であり、[Launch campaigns - Start (キャンペーン起動 - 開始)] ボタンは無効となっていて、コンソールの上部に進捗状況を示すバナーが表示されます。

   注記

   モデルのトレーニングにかかる時間は、データセットのサイズと選択したレシピによって異なります。

7. トレーニングが完了したら、ナビゲーションペインで [Dashboard (ダッシュボード)] を選択し、[新しいキャンペーンの作成。

ステップ 3: キャンペーンの作成

この手順では、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て、キャンペーンを作成します。

キャンペーンを作成するには

1. [Create new campaign (新しいキャンペーンを作成)] ページがまだ表示されていない場合は、ナビゲーションペインの作成済みデータセットグループで [Dashboard (ダッシュボード)] を選択してから、[Create new campaign (新しいキャンペーンを作成)] を選択します。

2. [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。

3. を使用する場合ソリューションで、前のステップで作成したソリューションを選択し、[ソリューションバージョン IDデフォルトをそのままにします。

4. [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。[] のままにするキャンペーンの設定フィールドは変更しません。

   画面の表示は次のようになります。

   

5. [Create campaign (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、キャンペーンページが表示されます。キャンペーン推論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。

   
   注記

   キャンペーンの作成には時間がかかります。

   Amazon Personalize によるキャンペーンの作成が完了すると、ページが更新されてキャンペーンの結果のテストセクションに追加します。画面の表示は次のようになります。

   

ステップ 4: 推奨事項の取得

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。を使用する場合フィルタ名デフォルトの選択をそのままにします。なしのままにしておきます。Contextフィールドが空です。

2. [Get recommendations (レコメンデーションの取得)] を選択します。-の推奨事項パネルには、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。