ステップ 1: レシピの選択 - Amazon Personalize

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

ステップ 1: レシピの選択

Amazon Personalize は、一般的なユースケースに基づいて、モデルをトレーニングするためのレシピを提供します。レシピは、特定のユースケース向けに準備された Amazon Personalize のアルゴリズムです。

Amazon Personalize のレシピは、トレーニング中に次を使用します。

  • 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。ユースケースを決定し、レシピを選択するヘルプについては、「」を参照してください。ユースケースの判定

Amazon Personalize のレシピ

Amazon Personalize では、3 種類のレシピを利用できます。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 recipe API API 要件
USER_PERSONALIZATION

User-Personalization

Popularity-Count

HRNN レシピ (レガシー)

HRNN-Metadata 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

Similar-Items

シムズ (レガシー)

GetRecommendations

userId: 使用されない

itemId: 必須

inputList: 該当なし

USER_SEGMENTATION

Item-Affinity

Item-Attribute-Affinity

CreateBatchSegmentJob

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

利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示

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) を使用したレシピに関する情報を取得するには、DescribeRecipe API を呼び出します。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