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Amazon Personalize データセットへのトレーニングデータのインポート
スキーマとデータセットの作成が完了したら、トレーニングデータをデータセットにインポートする準備が整います。データをインポートする場合、レコードを一括でインポートするか、増分的にインポートするか、その両方とするかを選択できます。
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一括インポートでは、大量の履歴レコードを一度にインポートする必要があります。バルクデータは自分で準備し、Amazon S3 のCSVファイルから Amazon Personalize に直接インポートできます。データを準備する方法については、「Amazon Personalize のトレーニングデータの準備」を参照してください。データの準備についてサポートが必要な場合は、 SageMaker AI Data Wrangler を使用して、バルクアイテムインタラクション、ユーザー、アイテムデータを準備してインポートできます。詳細については、「Amazon SageMaker AI Data Wrangler を使用したバルクデータの準備とインポート」を参照してください。
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バルクデータがない場合は、Amazon Personalize トレーニング要件とドメインユースケースまたはレシピのデータ要件を満たすまで、個々のインポートオペレーションを使用してデータを収集し、イベントをストリーミングできます。イベントの記録についての詳細は、「レコメンデーションに影響を与えるリアルタイムイベントの記録」を参照してください。個別のレコードのインポートについての詳細は、「Amazon Personalize データセットへの個々のレコードのインポート」を参照してください。
Amazon Personalize データセットにデータをインポートしたら、分析、Amazon S3 バケットへのエクスポート、更新、またはデータセットの削除による削除を行うことができます。
既にデータセットにあるレコードと同じ ID の項目、ユーザー、またはアクションをインポートすると、Amazon Personalize はそれを新しいレコードに置き換えます。2 つのアイテムインタラクションイベントまたはアクションインタラクションイベントを、まったく同じタイムスタンプと同じプロパティで記録すると、Amazon Personalize はいずれかのイベントのみを保持します。
カタログが大きくなってきたら、一括または増分的なデータインポート操作で履歴データを更新するようにします。リアルタイムのレコメンデーションについては、アイテムインタラクションデータセットをユーザーの動作で最新の状態に保ちます。そのためには、イベントトラッカーと PutEvents オペレーションを使用してリアルタイムのインタラクションイベントを記録します。詳細については、「レコメンデーションに影響を与えるリアルタイムイベントの記録」を参照してください
データをインポートしたら、ドメインレコメンダー (ドメインデータセットグループ用) またはカスタムリソース (カスタムデータセットグループ用) を作成して、データに基づいてモデルをトレーニングする準備が整います。これらのリソースを使用して、レコメンデーションを生成します。詳細については、Amazon Personalize のドメインレコメンダー または Amazon Personalize モデルのトレーニングとデプロイのためのカスタムリソース を参照してください。
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