開始方法 (SDK for Python (Boto3)) - Amazon Personalize
前提条件Jupyter (iPython) ノートブックでの Amazon Personalize API の開始方法

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開始方法 (SDK for Python (Boto3))

このトピックでは、AWS SDK for Python (Boto3) を使用して Amazon Personalize のプログラミングを開始する方法について説明します。

前提条件

このガイドで Python の例を使用するための前提条件のステップを以下に示します。

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。

前提条件のステップを完了したら、以下の Python の例を実行して、環境が適切に設定されていることを確認します。環境が正しく設定されている場合、使用可能なレシピのリストが表示され、このガイドの他の Python の例を実行できます。

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.list_recipes()

for recipe in response['recipes']:
    print (recipe)

Python 環境が正しく設定されていることを確認したら、データをインポートします。トレーニングデータセットを使用するには、以下の操作を行う必要があります。

  1. スキーマを追加します。このスキーマにより、Amazon Personalize はトレーニングデータセットを解析できます。コードサンプルについては、「SDK for Python (Boto3) を使用したスキーマの作成」を参照してください。

  2. データをインポートします。Amazon Personalize がトレーニングに使用できる 1 つまたは複数のデータセットを含む、データセットグループを作成します。コードサンプルについては、「バルクレコードのインポート (AWS SDK)」を参照してください。

  3. (オプション) イベントトラッカーを追加します。インタラクションイベントを記録するには、追跡 ID を追加して、イベントをデータセットグループに関連付ける必要があります。コードサンプルについては、「イベントトラッカーの作成」を参照してください。

  4. (オプション) イベントレコードを追加します。トレーニングにより多くのデータを追加し、より適切なモデルを作成するには、イベントを使用できます。イベントは、検索、表示、購入などのユーザーアクティビティを記録したものです。コードサンプルについては、「でのイベントの記録 PutEvents 操作」を参照してください。

データをインポートしたら、ソリューションとソリューションバージョンを作成します。ソリューションには、モデルをトレーニングするための設定が含まれています。ソリューションバージョンは、トレーニングされたモデルです。詳細については、「ソリューションの作成」を参照してください。

ソリューションバージョンを作成したら、先に進む前にそのパフォーマンスを評価します。コードサンプルについては、「ステップ 4: メトリクスを使用してソリューションバージョンを評価する」を参照してください。

ソリューションバージョンをトレーニングして評価した後、キャンペーンを使用してデプロイできます。キャンペーンは、ソリューションバージョンをホストしユーザーに推奨事項を提供するために使用されるエンドポイントです。コードサンプルについては、「キャンペーンの作成」を参照してください。

キャンペーンを作成したら、そのキャンペーンを使用して推奨事項を取得できます。コードサンプルについては、「レコメンデーションの取得」を参照してください。

Jupyter (iPython) ノートブックでの Amazon Personalize API の開始方法

Jupyter ノートブックを使用して Amazon Personalize の使用を開始するには、Amazon Personalize サンプルリポジトリの getting_started フォルダにある一連のノートブックのクローンを作成するかダウンロードします。ノートブックでは、トレーニングデータのインポート、ソリューションの作成、キャンペーンの作成、および Amazon Personalize を使用したレコメンデーションの取得について説明します。

注記

ノートブックを使用する前に、README.md の手順に従って環境を構築してください。