Amazon Personalize 워크플로 세부 정보

Amazon Personalize 워크플로는 다음과 같습니다. Amazon Personalize 기능, 요구 사항 및 데이터 지침 목록을 제공하는 체크리스트는 를 참조하십시오. 준비 체크리스트

1. 사용 사례를 Amazon Personalize 리소스와 일치시키십시오. Amazon Personalize는 도메인 기반 리소스와 다양한 사례에 맞게 구성된 사용자 지정 리소스를 제공합니다. 사용 사례를 Amazon Personalize 리소스와 일치시킬 때는 해당 데이터 요구 사항을 기록해 두십시오. 사용 사례 또는 레시피를 선택한 후에는 이 정보가 데이터를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 교육 데이터 준비 - 도메인 사용 사례 또는 사용자 지정 레시피의 데이터 요구 사항에 따라 대량 교육 데이터를 CSV 파일로 준비하십시오. 사용 사례 또는 레시피에 따라 Amazon Personalize는 항목 상호 작용, 항목, 사용자, 작업 및 작업 상호 작용 데이터를 사용할 수 있습니다. 대량 데이터가 없는 경우 Amazon Personalize 교육 요구 사항 및 도메인 사용 사례 또는 레시피의 데이터 요구 사항을 충족할 때까지 개별 가져오기 작업을 사용하여 데이터를 수집하고 이벤트를 스트리밍할 수 있습니다.

3. 데이터에 대한 스키마 JSON 파일 생성 — 가져오는 각 데이터 유형에 대한 스키마 JSON 파일을 생성합니다. 이러한 파일은 열 이름 및 데이터 유형을 포함하여 데이터의 구조와 내용을 간략하게 설명합니다.

4. 데이터세트 그룹 생성 — 데이터세트 그룹은 Amazon Personalize 리소스를 위한 컨테이너입니다. _ON_ 또는 도메인용으로 사전 구성된 리소스로 도메인 데이터세트 그룹을 생성할 수 있습니다. VIDEO DEMAND ECOMMERCE 또는 커스텀 데이터세트 그룹을 생성하고 커스텀 리소스만 생성할 수 있습니다.

5. 스키마 및 데이터세트 생성 — 스키마는 Amazon Personalize에 데이터 구조를 알려주고 Amazon Personalize가 데이터를 파싱할 수 있도록 합니다. 데이터세트는 Amazon Personalize의 교육 데이터를 위한 컨테이너입니다.

6. 교육 데이터를 데이터세트로 가져오기 — 준비된 상호 작용, 항목, 사용자, 행동 또는 행동 상호 작용 기록을 가져옵니다. 레코드를 대량으로 또는 개별적으로 가져올 수 있습니다.

7. 모델 학습 및 배포 — VIDEO _ON_ DEMAND 또는 ECOMMERCE 도메인에서 모델을 학습 및 배포하려면 도메인 추천자를 생성합니다. 사용자 지정 리소스의 경우 사용자 지정 솔루션과 솔루션 버전을 생성합니다. 실시간 추천의 경우, 캠페인에 솔루션 버전을 배포합니다.

   • 도메인 추천자 생성에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오도메인 추천인.

   • 사용자 지정 리소스 생성 및 배포에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 사용자 정의 리소스

8. 추천 받기 - 추천인 또는 맞춤 캠페인을 사용하여 추천을 받으세요. 필터를 사용하여 추천에 특정 유형의 항목을 포함시키거나 제외시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 추천 및 사용자 세그먼트 필터링 단원을 참조하십시오. 맞춤 리소스를 사용하면 캠페인을 만들지 않고도 일괄 추천 또는 사용자 세그먼트를 얻을 수 있습니다.

9. 실시간 이벤트 기록 — 고객이 추천에 반응할 때 실시간 이벤트를 기록하세요. 이렇게 하면 상호 작용 데이터가 쌓이고 데이터를 최신으로 유지할 수 있습니다. 그리고 Amazon Personalize에 사용자의 현재 관심사를 알려주므로, 추천 관련성을 높일 수 있습니다.

Amazon Personalize 워크플로를 처음으로 완료한 후에는 데이터를 최신 상태로 유지하고 수동 교육을 사용하는 모든 사용자 지정 솔루션을 정기적으로 재교육하십시오. 이를 통해 모델은 사용자의 가장 최근 활동을 학습하고 추천의 관련성을 유지하고 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 추천 관련성 유지단원을 참조하세요.