開始方法の前提条件 - Amazon Personalize

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開始方法の前提条件

以下のステップは、入門ガイド演習の前提条件です。

  1. AWS にサインアップする に指定されているように、AWS アカウントおよび AWS Identity and Access Management ユーザーを作成します。

  2. ユーザーと Amazon Personalize リソースへのフルアクセスを提供する IAM ポリシーを作成します。次に、Amazon Personalize ユーザーまたはグループにポリシーをアタッチします。「新しい IAM ポリシーの作成」を参照してください。

  3. を作成するAWS Identity and Access Management(IAM) サービスロール (で指定)Amazon Personalize 用の IAM ロールの作成。このロールの ARN は、映画のトレーニングデータをアップロードするときに使用します。

  4. トレーニングデータを準備し、データを Amazon S3 バケットにアップロードします。

  5. 「」で指定されているように、Amazon Personalize サービスロールに Amazon S3 リソースへのアクセス許可を付与します。Amazon Personalize Amazon Amazon S3 リソースに許可する

トレーニングデータの作成 (ドメインデータセットグループ)

トレーニングデータを作成するには、映画のレーティングデータをダウンロードして変更し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存します。次に、このバケットから読み取るためのアクセス許可を Amazon Personalize に付与します。

トレーニングデータを作成するには

  1. 映画のレーティング zip ファイル (ml-latest-small.zip) を MovieLens ([recommended for education and development] の下) からダウンロードします。ファイルを解凍します。ユーザーインタラクションデータは、ratings.csv というファイル内にあります。

  2. を開くratings.csvファイルを作成し、次のようにデータを修正します。

    1. [評価] 列を削除します。

    2. を名前変更しますuserIdそしてmovieIdへの列USER_IDそしてITEM_IDそれぞれ。

    3. EVENT_TYPE 列を追加し、すべてのレコードの値をwatch。Microsoft Excel を使用している場合は、次のように入力して、すべてのレコードの EVENT_TYPE を設定できます。watch列の最初のセルで、セルの右下隅をダブルクリックします。ヘッダーは、次のようになります。

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE

      Amazon Personalize でデータを認識するには、これらの列を正確に表示する必要があります。データの最初の数行は次のようになっています。

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE 1,1,964982703,watch 1,3,964981247,watch 1,6,964982224,watch 1,47,964983815,watch 1,50,964982931,watch .... ....

    ratings.csv ファイルを保存します。

  3. アップロードratings.csvを Amazon S3 バケットに追加します。詳細については、「」を参照してください。ドラッグアンドドロップによるファイルとフォルダのアップロードAmazon Simple Storage Service ユーザーガイドの「」を参照してください。

  4. Amazon Personalize にバケット内のデータを読み取るためのアクセス許可をに付与します。詳細については、「Amazon Personalize Amazon Amazon S3 リソースに許可する」を参照してください。

トレーニングデータの作成 (カスタムデータセットグループ)

トレーニングデータを作成するには、映画のレーティングデータをダウンロードして変更し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存します。次に、このバケットから読み取るためのアクセス許可を Amazon Personalize に付与します。

  1. 映画のレーティング zip ファイル (ml-latest-small.zip) を MovieLens ([recommended for education and development] の下) からダウンロードします。ファイルを解凍します。ユーザーインタラクションデータは、ratings.csv というファイル内にあります。

  2. ratings.csv ファイルを開きます。

    1. [評価] 列を削除します。

    2. ヘッダー行を以下のように置き換えます。

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP

      Amazon Personalize でデータを認識するには、これらのヘッダーを正確に表示する必要があります。

    ratings.csv ファイルを保存します。

  3. アップロードratings.csvを Amazon S3 バケットに追加します。詳細については、「」を参照してください。ドラッグアンドドロップによるファイルとフォルダのアップロードAmazon Simple Storage Service ユーザーガイドの「」を参照してください。

  4. Amazon Personalize にバケット内のデータを読み取るためのアクセス許可をに付与します。詳細については、「Amazon Personalize Amazon Amazon S3 リソースに許可する」を参照してください。