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、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 開始方法の前提条件 を確認します。

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

ステップ 1: トレーニングデータをインポートする

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 ser-item interaction データセットをデータセットグループに作成し、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 で https://console.aws.amazon.com/personalize/home 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. 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] ページの [New dataset group ()] で、[使用を開始する] を選択します。

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] 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] 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、IAM 用の Amazon Personalize ロールの作成 で作成したロールを指定します。

13. [Additional S3 bucket policy required (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。

14. [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. 最初は、[Upload datasets (データセットのアップロード)] で、[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 (作成保留中)] (続いて [Create in progress (作成進行中)]) になり、[Create solutions - Start (ソリューションの作成 - 開始)] ボタンは無効になります。

    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する

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. [Create solution (ソリューションの作成)] 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したデータセットグループで、[Solution creation (ソリューション作成)] の [Start (開始)] ボタンを選択します。

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. [Recipe] で、[aws-user-personalization] を選択します。オプションの [Solution configuration (ソリューション設定)] 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。

   

4. [Next] を選択して、[Create solution version] 画面を表示します。

   画面の表示は次のようになります。

   

5. [Solution config (ソリューションの設定)] を変更する必要がないため、[完了] 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. 最初は、[Create solutions (ソリューションの作成)] の [Solution creation (ソリューションの作成)] ステータスは [Create pending (作成保留中)] (続いて [Create in progress (作成進行中)] と表示され、[Launch campaigns - Start (キャンペーンの起動 - 開始)] ボタンが無効になり、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 [ダッシュボード] を選択し、[Create new campaign (新しいキャンペーンの作成)] を選択します。

ステップ 3: キャンペーンを作成する

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. [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。

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。

   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、[Campaign] ページに [Campaign inference] 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。

   キャンペーンが作成されると、ページが更新されて [Test campaign results (キャンペーン結果のテスト)] 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 4: 推奨事項を取得する

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] で、デフォルトの選択である [None] をそのまま使用します。

2. [Get recommendations (レコメンデーションの取得)] を選択します。[Recommended item ID (推奨事項アイテム ID)] リストに推奨事項 ID が表示されます。

   画面の表示は次のようになります。