ステップ 1: レシピの選択 - Amazon Personalize

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ステップ 1: レシピの選択

Amazon Personalize では、一般的なユースケースに基づいて、モデルのトレーニング用に、レシピが用意されています。レシピAmazon Personalize アルゴリズムは、特定のユースケース用に準備されています。レシピを使用すると、事前の機械学習経験がなくてもパーソナライゼーションシステムを作成できます。

Amazon Personalize レシピは、トレーニング中に以下を使用します。

  • データの事前定義済み属性

  • 事前定義済み特徴変換

  • 事前定義済みアルゴリズム

  • アルゴリズムの初期パラメータ設定

モデルを最適化するために、ソリューションの作成時にこれらのパラメータの多くを上書きできます。詳細については、「ハイパーパラメータおよび HPO」を参照してください。

達成する目標とレシピの習熟度に基づいて、特定のレシピを選択します。各レシピはそれぞれ特定のユースケース向けに設計されています。ソリューションを作成するときに、ニーズに最適なレシピを選択します。

Amazon Personalize レシピ

Amazon Personalize には、3 種類のレシピが用意されています。次の表に示すように、各タイプは、動作が異なるほかにレコメンデーションを取得する要件が異なります。

レシピタイプ レシピ API API 要件
USER_PERSONALIZATION

ユーザーパーソナライゼーション

Popularity-Count

HRNN レシピ (レガシー)

HRNN-メタデータレシピ (レガシー)

Hrnn-ColdStart レシピ (レガシー)

GetRecommendations

userId: 必須

itemId: 使用されない

inputList: 該当なし

PERSONALIZED_RANKING

Personalized-Ranking

GetPersonalizedRanking

userId: 必須

itemId: 該当なし

inputList: itemId のリスト

RELATED_ITEMS

類似アイテム

SIMS

GetRecommendations

userId: 使用されない

itemId: 必須

inputList: 該当なし

SEGMENTATION

Item-Affinity

Item-Attribute-Affinity

CreateBatchSegmentJob

バッチワークフローの要件については、を参照してください。バッチセグメントジョブの作成

利用可能な Amazon Personalize レシピを表示する

使用可能なレシピのリストを表示するには:

  • Amazon Personalize コンソールで、データセットグループを選択します。ナビゲーションペインから、[Solutions and recipes (ソリューションとレシピ)] を選択し、[Recipes (レシピ)] タブを選択します。

  • AWS SDK for Python (Boto3) を使用して、ListRecipes API を呼び出します。

  • AWS CLI では、以下のコマンドを使用します。

    aws personalize list-recipes

SDK for Python (Boto3) を使用してレシピに関する情報を取得するには、DescribeRecipeアピ。AWS CLI を使用してレシピに関する情報を取得するには、以下のコマンドを使用します。

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn