開始方法 (コンソール) - Amazon Personalize

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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、「リソースをクリーンアップする」の手順に従って削除します。

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 ズを作成します。インタラクションデータセットグループの dataset です。

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. [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。

  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. [Create dataset group and continue] (データセットグループを作成して続行) を選択します。[Create interactions dataset] (インタラクションデータセットを作成) のページが表示されます。

  6. リポジトリの []インタラクションデータセットを作成します。ページ、データセット名[] で、データセットの名前を指定します。

  7. を使用する場合データセットスキーマで、新しいスキーマの作成。左スキーマフィールド[] セクションには、最小限のインタラクションスキーマが表示されます。スキーマは、以前にに追加したヘッダーと一致します。ratings.csvファイルを使用するので、変更を加える必要はありません。トレーニングデータを作成していない場合は、「」を参照してください。開始方法の前提条件。

  8. を使用する場合スキーマ名で、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. 選択データセットを作成して続行する。[Import interactions data] (インタラクションデータをインポート) のページが表示されます。次に、完了ステップ 2: インタラクションデータのインポートをクリックして、インタラクションデータをインポートします。

データセットを作成したので、次は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。

インタラクションデータをインポートするには

  1. リポジトリの []インタラクションデータのインポートページ、データのインポートソース選ぶS3 からデータをインポートする。

  2. を使用する場合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. 左追加の S3 バケットポリシーが必要ですダイアログボックスで、Amazon Personalize のアクセス許可を付与していない場合は、以下の指示に従います。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. 左IAM ロールセクションに追加します。IAM サービスロール[] を選択した場合は、デフォルトの選択のままにします。カスタム IAM ロール ARN を入力します。。

  6. [カスタム IAM ロールの ARN] で、Amazon Personalize 用の 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そしてIAM ロールセクションは次の図のように表示されます。

  7. [Finish] を選択します。データのインポートジョブが開始され、概要[] ページが表示されます。初期ステータスは作成保留（その後に続く作成を実行中) と定義し、ソリューションの作成ボタンは無効です。

    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、ステータスはアクティブとソリューションの作成ボタンが有効になります。-概要ページは次のようになります。

  8. インポートジョブが完了したら、[] を選択します。ソリューションの作成ボタンを使用します。[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たので、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: ソリューションの作成。

この手順では、でインポートしたデータセットを使用します。ステップ 2: インタラクションデータのインポート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. リポジトリの []概要データセットグループのページ。カスタムリソースを使用する選ぶソリューションの作成。

  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. を使用する場合ソリューションタイプ選ぶ商品のおすすめ。

  5. [Recipe] (レシピ) で、aws-user-personalization を選択します。オプションの [Solution configuration] (ソリューションの設定) のフィールドと [Advanced configuration] (詳細設定) 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. [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。ソリューションバージョニングが開始され、概要ページが表示されます。

  7. トレーニングステータスを確認するには、ナビゲーションペインで展開します。カスタムリソースを選択しソリューションとレシピ。

  8. 左ソリューション[] セクションで、ソリューションを選択します。ソリューションページ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、モデルのステータスがリストされています。

    [] の場合ソリューションバージョンのステータスですアクティブに移動する準備が整いましたステップ 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、[] を展開します。カスタムリソースを選択しキャンペーン。

  2. [Create campaign (キャンペーンの作成)] を選択します。-キャンペーンの新規作成[] 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. [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、キャンペーンの詳細ページにパーソナライズ APIセクションが表示されました。

    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。

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. [Get recommendations] (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。