Amazon Personalize とは

Amazon Personalize とは、開発者が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。AWS コンソールを使用するか、AWS SDK を使用してプログラムを使用してソリューションバージョン (トレーニングされた Amazon Personalize レコメンデーションモデル) を構築、トレーニング、デプロイできます。開発者は、以下を実行するだけです。

• 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、リアルタイムのイベントデータを送信します。

• 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。

• 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。

• 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と組み合わせ、ユーザーの現在のセッションやアクティビティに基づいて、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、ユーザーによる新規の映画レンタルはより最適な映画推薦に寄与します。

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。ユースケースに応じたレシピを選択し、入力データを指定します。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、独自のパーソナライゼーションモデルを作成できます。ソリューションバージョンをトレーニングするために使用するレシピを選択するか、Amazon Personalize でデータに最適なレシピを自動的に決定できます。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 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、以下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、エンドツーエンドエクスペリエンスを作成するために使用する 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。

2. 開始方法— このセクションでは、アカウントをセットアップして Amazon Personalize eコンソールと API をテストします。

3. 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。

4. Recording events— 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。

5. ソリューションの作成— 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。

6. 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。

7. 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。

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