교육에 사용할 항목 상호 작용 데이터 선택

중요

기본적으로 모든 새 솔루션은 자동 교육을 사용합니다. 자동 교육을 사용하면 솔루션이 활성화되는 동안 교육 비용이 발생합니다. 불필요한 비용이 발생하지 않도록 교육을 마친 후 솔루션을 업데이트하여 자동 교육을 끌 수 있습니다. 교육 비용에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 요금을 참조하십시오.

솔루션 버전을 생성(모델 교육)할 때 Amazon Personalize가 사용하는 항목 상호 작용 데이터 세트의 이벤트를 선택할 수 있습니다. 교육 전에 항목 상호 작용 데이터를 선택하면 관련 데이터 하위 집합만 교육에 사용하거나 노이즈를 제거하여 더 최적화된 모델을 교육할 수 있습니다. 항목 상호 작용 데이터세트에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 항목 상호 작용 데이터

참고

사용자 맞춤화-v2 또는 개인화 순위-v2를 사용하는 경우 교육 비용은 이벤트 유형이나 값을 기준으로 필터링하기 전에 항목 상호 작용 데이터를 기반으로 합니다. 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 요금을 참조하십시오.

항목 상호 작용 데이터는 다음과 같이 선택할 수 있습니다.

• 유형에 따른 레코드 선택 — 솔루션을 구성할 때 항목 상호 작용 데이터 세트에 EVENT _ TYPE 열의 이벤트 유형이 포함되어 있는 경우 교육에 사용할 이벤트 유형을 선택적으로 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 항목 상호 작용 데이터 세트에 구매, 클릭 및 시청 이벤트 유형이 포함되어 있고 Amazon Personalize가 시청 이벤트만 사용하여 모델을 교육하도록 하려는 경우, 솔루션을 구성할 때 Amazon Personalize가 교육에 사용하는 event type과 동일한 시청을 제공하면 됩니다.

  항목 상호 작용 데이터 세트의 EVENT _ TYPE 열에 여러 이벤트 유형이 있고 솔루션을 구성할 때 이벤트 유형을 제공하지 않는 경우 Amazon Personalize는 유형에 관계없이 모든 항목 상호 작용 데이터를 동일한 가중치로 교육에 사용합니다.

• 유형 및 값에 따른 레코드 선택 — 솔루션을 구성할 때 항목 상호 작용 데이터세트에 EVENT _ TYPE 및 EVENT _ VALUE 필드가 포함된 경우 특정 값을 임계값으로 설정하여 기록이 학습에서 제외되도록 할 수 있습니다. 예를 들어, _가 표시된 TYPE 이벤트의 EVENT EVENT _ VALUE 데이터가 사용자가 시청한 동영상의 비율인 경우, 이벤트 값 임계값을 0.5로, 이벤트 유형을 시청으로 설정하면 Amazon Personalize는 EVENT _가 VALUE 0.5보다 크거나 같은 시청 상호 작용 이벤트만 사용하여 모델을 학습시킵니다.

다음 코드는 SDK for Python (Boto3) 을 사용하여 사용자가 비디오의 절반 이상을 시청한 watch 이벤트만 사용하는 솔루션을 만드는 방법을 보여줍니다.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
    name = 'solution name',
    datasetGroupArn = 'arn:aws:personalize:region:accountId:dataset-group/datasetGroupName',
    recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2',
    eventType = 'watch',
    solutionConfig = {
        "eventValueThreshold": "0.5"
    }
)

# Store the solution ARN
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']

# Use the solution ARN to get the solution status
solution_description = personalize.describe_solution(solutionArn = solution_arn)['solution']
print('Solution status: ' + solution_description['status'])