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Amazon Pinpoint での機械学習モデルの管理
Amazon Pinpoint コンソールの [Machine learning models] ページでは、現在の AWS リージョンで Amazon Pinpoint アカウントに接続したすべての機械学習 (ML) モデルの Amazon Pinpoint 構成設定を表示、変更、管理するための場所を提供します。このページを使用すると、ML モデルへの接続の構成設定の表示、変更、削除などの管理タスクを実行できます。また、追加の ML モデルに接続してそのデータを使用するよう Amazon Pinpoint を設定することもできます。
モデルへの接続を追加および設定する方法については、「Amazon Pinpoint での推奨モデルの設定」を参照してください。
モデルのコレクションの表示
[Machine learning models] ページには、Amazon Pinpoint がアカウントの特定の ML モデルに接続してそのデータを使用できるよう作成したすべての構成のリストが表示されます。リストをより簡単に参照したり、特定の構成をすばやく検索するには、リストをソートおよびフィルタリングし、表示する列を選択し、リストの他の表示設定を変更します。
ML モデルのコレクションを表示するには
Amazon Pinpoint コンソール (https://console.aws.amazon.com/pinpoint/
) を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[Machine learning models] を選択します。[Machine learning models] ページが開き、コレクション内の構成の数とそれらの構成のリストが表示されます。
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リストをカスタマイズしたり、特定の構成をすばやく検索したりするには、次のいずれかのオプションを選択します。
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特定のタイプの値でリストをソートするには、その値の列見出しをクリックします。並べ替え順序を昇順から降順、またはその逆に変更するには、列見出しをもう一度クリックします。
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名前に特定のテキストが含まれている構成のみを表示するフィルターを適用するには、リストの上にある [検索] ボックスにテキストを入力します。フィルターを解除するには、[Search] ボックスで [X] を選択します。
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リストに表示される構成の数を変更するには、ページ上部にある設定アイコンを選択します。次に、[ページサイズ] で、表示する構成の数を選択し、[変更を保存] を選択します。
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一覧から列を追加または削除するには、ページ上部にある設定アイコンを選択します。次に、[Choose visible columns] で、各列のオンとオフを切り替えて、[変更を保存] を選択します。
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モデルの設定の表示
[Machine learning models] ページを使用すると、特定の構成をすばやく検索して開き、その設定とその他の情報を表示できます。例えば、メッセージで使用するためにモデルが提供する属性のリストを表示できます。構成を開いてその設定を表示した後、構成の設定を変更することもできます。
ML モデルの設定を表示するには
Amazon Pinpoint コンソール (https://console.aws.amazon.com/pinpoint/
) を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[Machine learning models] を選択します。
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[Machine learning models] ページで、設定を表示する構成を選択します。
構成ページが開き、構成の現在の設定が表示されます。
モデルの設定の変更
ML モデルの構成設定を変更する前に、Amazon Pinpoint によってそのモデルを使用するメッセージテンプレートに変更が自動的に適用されることに注意してください。(テンプレートのアクティブなバージョンと最新バージョンの両方に変更が適用されます)。つまり、変更は、テンプレートを使用する未送信のメッセージ (後で送信されるようにスケジュールされているキャンペーンメッセージなど) にも影響します。
このため、変更により、Amazon Pinpoint が構成を使用する未送信のメッセージを送信できない場合があります。または、変更により、これらのメッセージが予期しない方法や望ましくない方法で表示されることがあります。これは、変更する構成設定に依存します。また、モデルを使用するテンプレートの設計方法にも依存します。
ML モデルの構成設定を変更する場合は、モデルの現在の構成を使用するテンプレートも必ず確認し、適切な変更を行ってください。例えば、属性を削除する場合は、その属性を使用するすべてのテンプレートでその属性も必ず削除または置換してください。また、これらの変更を各メッセージテンプレートの適切なバージョンにも必ず行ってください。詳細については、「メッセージテンプレートの編集」を参照してください。
既存のテンプレートおよびメッセージに変更を適用しない場合は、構成のコピーを作成し、必要な変更でコピーを保存できます。その後、新しいテンプレートでその構成コピーを使用するか、既存のテンプレートを更新して構成のコピーを使用できます。
ML モデルの設定を変更するには
Amazon Pinpoint コンソール (https://console.aws.amazon.com/pinpoint/
) を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[Machine learning models] を選択します。
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[Machine learning models] ページで、変更する構成を選択します。構成ページが開き、構成の現在の設定が表示されます。
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[Edit model] を選択します。
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[Set up model] ページで、必要な変更を行います。構成の名前以外の設定は変更できます。構成の名前を変更するには、構成のコピーを作成し、必要な名前でコピーを保存し、必要に応じて元の構成を削除します。
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これらの設定の変更を終了したら、[次へ] を選択します。
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[属性の追加] ページで、必要な変更を行い、[次へ] を選択します。
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[Review and publish] ページで、新しい設定を確認し、必要な設定であることを確認します。必要な設定である場合は、[発行] を選択して変更を保存します。
モデルのコピー
ML モデルの既存の構成と同様の新しい構成をすばやく作成するには、構成のコピーを作成します。その後、元の構成を変更することなく、構成コピーの設定を変更できます。
ML モデルをコピーするには
Amazon Pinpoint コンソール (https://console.aws.amazon.com/pinpoint/
) を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[Machine learning models] を選択します。
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[Machine learning models] ページで、コピーする構成の横にあるチェックボックスをオンにします。
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[アクション] メニューで、[削除] を選択します。
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[Recommender model name] に、構成コピーの名前を入力します。名前は文字または数字で始める必要があります。最大 128 文字を含めることができます。文字には、文字、数字、アンダースコア (_)、またはハイフン (-) を使用できます。
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名前の入力が完了したら、[Duplicate model] を選択します。構成ページが開き、コピーした構成の現在の設定が表示されます。
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(オプション) 構成コピーを変更するには、[Edit model] を選択し、必要な変更を行います。終了したら、[発行] を選択します。
モデルの削除
ML モデルの構成を Amazon Pinpoint から完全に削除する場合は、構成を削除できます。構成を削除すると、Amazon Pinpoint によって構成のすべての設定が削除されるため、その構成を新規と既存の両方のメッセージテンプレートで使用できなくなります。構成を削除した後で復元することはできません。
警告
構成を削除すると、Amazon Pinpoint は、その構成を使用する未送信のメッセージ (後で送信されるようにスケジュールされているキャンペーンメッセージなど) を送信できなくなります。構成を削除する前に、その構成を使用するメッセージテンプレートの内容と設定を確認および更新します。また、それらのテンプレートを使用するキャンペーンおよびジャーニーアクティビティを確認し、必要に応じて更新します。
構成を削除しても、Amazon Pinpoint では、構成で使用され、他の AWS サービスに保存されているリソースやデータは削除されません。これには、Amazon Personalize ソリューションとキャンペーン、およびあらゆる AWS Lambda 関数が含まれます。
ML モデルを削除するには
Amazon Pinpoint コンソール (https://console.aws.amazon.com/pinpoint/
) を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[Machine learning models] を選択します。
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[Machine learning models] ページで、削除する各構成の横にあるチェックボックスをオンにします。
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[Actions] メニューで、[Delete] を選択します。
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表示されるウィンドウで、「
delete
」と入力して選択した構成を削除することを確認し、[Delete models] を選択します。