Amazon Personalize とは

Amazon Personalize は、アプリケーションを使用するユーザー向けに個別化したレコメンデーションを簡単に追加できる、開発者向けの機械学習サービスです。このサービスには、Amazon がパーソナライゼーションシステムの構築で培った膨大な実績が反映されています。

Amazon Personalize は、さまざまなシナリオで使用できます。たとえば、ユーザーの嗜好や行動に基づくレコメンデーションの提供、結果のパーソナライズによる再ランク付け、E メールや通知のコンテンツのパーソナライズなどに使用できます。

Amazon Personalize には、機械学習の深い経験は不要です。ソリューションバージョン (トレーニングされた Amazon Personalize のレコメンデーションモデル) を構築、トレーニング、デプロイするには、AWSコンソール、AWS Command Line Interface(AWS CLI)、またはプログラムを使用して、AWSSDK 開発者は、以下を実行するだけです。

1. 入力データをフォーマットして Amazon S3 バケットにアップロードするか、ユーザーによるアイテムとのやり取りからリアルタイムのイベントデータを送信します。

2. データに適用するトレーニングレシピ (アルゴリズム) を選択します。

3. レシピを使用してソリューションバージョンをトレーニングします。

4. ソリューションバージョンをデプロイします。

Amazon Personalize では、ユーザーのライブイベントをキャプチャして、リアルタイムのパーソナライゼーションを実現できます。Amazon Personalize は、リアルタイムのユーザーアクティビティのデータを既存のユーザープロファイルやアイテム情報 (履歴データ) と組み合わせ、ユーザーにとって最も関連性の高いアイテムをレコメンドします。Amazon Personalize を使用して、新しいプロパティ (新しいウェブサイトなど) のインタラクションデータを収集し、十分なデータを収集してから、Amazon Personalize でレコメンデーションを開始することもできます。

ユーザーにレコメンデーションを提供するには、レコメンデーション API のいずれかを呼び出してから、ユーザー向けにパーソナライズしたエクスペリエンスを作成します。

Amazon Personalize は、時間の経過に伴う新しいユーザーアクティビティデータを蓄積することで、レコメンデーションを改善できます。たとえば、ユーザーによる新しい映画のレンタルイベントを取り込んで将来的に関連性の高い映画のレコメンデーションを生成できます。

Amazon Personalize は、ユーザーのブラウジングコンテキストに基づいて推奨事項を提供できます。たとえば Amazon Personalize は、ユーザーがモバイルデバイスで閲覧しているときと、同じユーザーがデスクトップで閲覧しているときとで異なるレコメンデーションを提供できます。

Amazon Personalize では、さまざまなユースケース向けにソリューションをトレーニングすることができます。たとえば、ユーザーのパーソナライゼーション、アイテムとアイテムの関連付け、アイテムの再ランク付けなどがあります。レシピを選択し、ユースケースに基づいてデータを入力します。レシピは、データの特徴化、選択した学習アルゴリズムの適用、デフォルトのハイパーパラメータの適用、ハイパーパラメータの最適化ジョブの設定を行います。

Amazon Personalize のレシピを使用すると、機械学習の専門知識がなくても、カスタムパーソナライズモデルを作成できます。使用するレシピを決定しやすいように、Amazon Personalize は、トレーニング済みソリューションバージョンのパフォーマンスに関する広範なメトリクスを提供しています。

Amazon Personalize eを初めてお使いになる方向けの情報

Amazon Personalize を初めて使用する方には、次のセクションを順に読むことをお勧めします。

1. 仕組み— このセクションでは、Amazon Personalize eワークフローを紹介し、ユーザー向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する手順を説明します。このセクションには、Amazon Personalize 一般的な用語とその定義も含まれています。

2. Amazon Personalize の設定— このセクションでは、 AWS アカウント を選択し、Amazon Personalize を使用するために必要な権限を設定し、AWS CLIとAWSAmazon Personalize を使用および管理するための SDK。

3. ユースケースを決定する— このセクションでは、エンドツーエンドエクスペリエンスを創出するための Amazon Personalize のさまざまなコンポーネントについて説明しています。

4. 開始方法— このセクションでは、簡単なムービーデータセットで Amazon Personalize の使用を開始します。Amazon Personalize eコンソールを使用して、映画のレコメンデーションを返す Amazon Personalizeキャンペーンを作成する方法を学習します。AWS CLI, およびAWSSDK。

5. データの準備とインポート— このセクションでは、トレーニングデータを準備して Amazon Personalize にインポートする方法について説明します。

6. イベントの記録— このセクションでは、ユーザーイベントを記録してユーザーへのレコメンデーションを改善する方法について説明します。

7. ソリューションを作成します。— このセクションでは、モデルをトレーニングしてソリューションバージョンを作成する詳細について説明します。

8. キャンペーンの作成— このセクションでは、ソリューションバージョンをキャンペーンとしてデプロイする方法について説明します。

9. レコメンデーションの取得— このセクションでは、キャンペーンからレコメンデーションを取得する方法を示します。

10. 推奨の関連性の維持-このセクションでは、カタログが拡大し、顧客がアプリケーションを使用する場合に、Amazon Personalize レコメンデーションの関連性を維持する方法について説明します。

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