はじめに

次のセクションは、Amazon Personalize コンソール、AWS CLI、および AWS SDK で Amazon Personalize の使用を開始するのに役立ちます。このチュートリアルでは、600 名のユーザーからの 9,700 本の映画に対する 100,000 件のレーティングで構成される履歴データを使用します。

チュートリアルを簡略化するには:

• 小さなデータセットを使用しています。これは、リソースによって生成されるメトリクスに悪影響を及ぼす可能性があります。チュートリアルは Amazon Personalize ワークフローの紹介を目的としており、必ずしも最高のパフォーマンスを発揮するモデルを生成するわけではありません。

• 作成するのはインタラクションデータセットだけで、ユーザーが映画を見たという事実に基づいており、映画の評価には基づいていません。これにより、トレーニングデータを簡単に作成することができます。

• イベントレコードのライブユーザーのインタラクションイベントは記録されません。ユーザーイベントをキャプチャする方法については、「イベントの記録」を参照してください。

ドメインデータセットグループまたはカスタムデータセットグループを開始することを選択できます。

• ドメインデータセットグループは、ドメインに基づいてさまざまなユースケース向けに最適化されたリソースを提供します。ドメインデータセットグループの作成を開始するには、開始方法の前提条件 を完了してから、ドメインデータセットグループの開始方法 のチュートリアルを完了します。

• カスタムデータセットグループを使用すると、カスタムリソースを作成および設定できます。カスタムデータセットグループと User-Personalization レシピを使用してユーザー向けにパーソナライズされた映画のレコメンデーションの提供を開始するには、開始方法の前提条件 を完了してから、カスタムデータセットグループの開始方法 でチュートリアルを開始します。

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。

トピック

• 開始方法の前提条件
• ドメインデータセットグループの開始方法
• カスタムデータセットグループの開始方法
• リソースのクリーンアップ