Amazon Personalize ワークフロー - Amazon Personalize

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Amazon Personalize ワークフロー

Amazon Personalize を使用すると、ユースケースを特定し、データをインポートし、モデルのトレーニングとデプロイを行い、推奨事項を取得できます。データのインポートとトレーニングのプロセスを繰り返し、カタログの拡大に合わせて推奨事項の関連性を維持し、改善します。Amazon Personalize ワークフローは、Amazon Personalize コンソールで完了できます。AWS Command Line Interface(AWS CLI)、またはAWSSDK

  1. ユースケースの特定

    次の中からユースケースを選択し、対応するレシピタイプを書き留めます。レシピは、さまざまな用途向けに用意された Amazon Personalize アルゴリズムです。

    • ユーザーへの推奨アイテム (USER_PERSONALIZION レシピ)

    • 特定のユーザーのアイテムをランク付けする(PERSONALIZED_RANKING レシピ)

    • 類似商品を推奨する(RELATED_ITEMSレシピ)

    詳細については、「」を参照してください。ユースケースを決定する

  2. データのインポート

    アイテム、ユーザー、およびインタラクションのレコードをデータセット(Amazon データ用のコンテナをパーソナライズ)。レコードを一括インポートするか、増分インポートするか、またはその両方でインポートするように選択できます。増分インポートでは、1 つ以上の履歴レコードを追加したり、リアルタイムのユーザーアクティビティからデータをインポートしたりできます。

    インポートするデータは、ユースケースによって異なります。インポートできるデータ型についての詳細は、「」を参照してください。データセットとスキーマと、各データセットタイプのセクション(データセットとのやり取り,製品データセット,ユーザーデータセット ).

    データのインポートの詳細については、データの準備とインポート

  3. モデルをトレーニングします

    データをインポートすると、Amazon Personalize はそのデータを使用してモデルをトレーニングします。Amazon Personalize では、トレーニングを開始するには、solutionで、Amazon Personalize レシピを選択してユースケースを指定します。次に、ソリューションバージョンです。これは、Amazon Personalize がレコメンデーションの生成に使用するトレーニングされたモデルです。詳細については、「」を参照してください。ソリューションを作成します。

  4. モデルのデプロイ (リアルタイムの推奨用)

    Amazon Personalize がソリューションバージョン(トレーニング済みモデル)の作成を完了したら、キャンペーンにデプロイします。キャンペーンは、カスタムモデルからリアルタイムのレコメンデーションをリクエストするためにアプリケーションで使用するレコメンデーション API を作成および管理します。モデルのデプロイの詳細については、を参照してください。キャンペーンの作成。バッチレコメンデーションでは、キャンペーンを作成する必要はありません。

  5. 推奨事項の取得

    リアルタイムで、またはバッチワークフローの一部としてレコメンデーションを取得します。顧客がアプリケーションを使用する際にレコメンデーションを更新する場合は、リアルタイムのレコメンデーションを取得します。リアルタイムの更新が不要な場合は、バッチの推奨事項を入手できます。詳細については、「レコメンデーションの取得」を参照してください。

  6. データを更新し、

    アイテムとユーザーデータを最新の状態に保ち、新しいインタラクションデータをリアルタイムで記録し、定期的にモデルを再トレーニングします。これにより、モデルはユーザーの最新のアクティビティや維持状況から学習し、推奨事項の関連性を向上させることができます。詳細については、「」を参照してください。推奨の関連性の維持