Amazon Personalize のワークフロー

準備チェックリスト を確認したら、Amazon Personalize ワークフローを完了する準備が整いました。

1. データセットグループの作成

   データセットグループは、Amazon Personalize のリソースのコンテナです。作成するデータセットグループのタイプによって、Amazon Personalize ワークフローのステップ 3 で作成できるリソースが決まります。

   • ドメインデータセットグループを使用すると、VIDEO_ON_DEMAND または eコマースドメインのユースケースに合わせて設定されたレコメンダーを作成できます。レコメンダーを使用して、レコメンデーションを取得します。Amazon Personalize は設定、トレーニング、更新を管理します。ドメインデータセットグループから始める場合でも、カスタムリソースを追加できます。ドメインデータセットグループには、アクションデータセットやアクションインタラクションデータセットなどのネクストベストアクションリソースを作成することはできません。

   • または、カスタムリソースを使用してカスタムデータセットグループを作成できます。これらには、ソリューション、ソリューションバージョン、キャンペーンが含まれます。これらのリソースでは、構成、更新、再トレーニングをより細かく制御できます。

2. データを準備してインポートする

   アイテムインタラクション、アクションインタラクション、アイテム、ユーザー、およびアクションのレコードをデータセットにインポートします (データ用の Amazon Personalize のコンテナ)。レコードは一括でインポートすることも、個別にインポートすることもできます。一括データをインポートする場合、Amazon SageMaker Data Wrangler を使用して 40 以上のソースからデータをインポートし、Amazon Personalize 用に準備できます。詳細については、「Amazon SageMaker Data Wrangler を使用したデータの準備とインポート」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。詳細については、「データセット内のトレーニングデータの管理」を参照してください。

3. ドメインレコメンダーまたはカスタムリソースを作成する

   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します。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。

4. レコメンデーションの取得

   レコメンダーやカスタムキャンペーンを使ってレコメンデーションを取得しましょう。カスタムデータセットグループでは、バッチレコメンデーションやユーザーセグメントも取得できます。

Amazon Personalize ワークフローを初めて完了した後は、データを最新の状態に保ち、カスタムソリューションを定期的に再トレーニングしてください。これにより、モデルはユーザーの最新のアクティビティから学習し、レコメンデーションの関連性を維持および改善できます。詳細については、「レコメンデーションの関連性の維持」を参照してください。