1단계: 레시피 선택

Amazon Personalize 는 일반적인 사용 사례를 기반으로 교육 모델을 위한 레시피를 제공합니다. 레시피는 특정 사용 사례를 위한 Amazon Personalize 알고리즘입니다.

Amazon Personalize 레시피는 교육 중 다음을 사용합니다.

• 미리 정의된 데이터 속성

• 미리 정의된 기능 변환

• 미리 정의된 알고리즘

• 알고리즘에 대한 초기 파라미터 설정

모델을 최적화하기 위해 솔루션 생성 시 이러한 파라미터 중 상당수를 재정의할 수 있습니다. 자세한 정보는 하이퍼파라미터 및 HPO을 참조하세요.

달성하고 싶은 목표와 레시피에 대한 지식 수준에 따라 특정 레시피를 선택합니다. 각 레시피는 특정 사용 사례마다 설계됩니다. 사용 사례를 결정하고 레시피를 선택하는 데 도움이 필요하면 단원을 참조하십시오.사용 사례 판단

Amazon Personalize 레시피

Amazon Personalize 는 3가지 유형의 레시피를 제공합니다. 작동 차이 외에도, 다음 표에서처럼 각 유형마다 권장 요구 사항이 서로 다릅니다.

레시피 유형	레시피	API	API 요구 사항
USER_PERSONALIZATION	사용자 개인화 Popularity-Count RNN 레시피 (레거시) HRNN 메타데이터 레시피 (레거시) HRNN-콜드 스타트 레시피 (레거시)	GetRecommendations	userId: 필수 itemId: 사용되지 않음 inputList: 해당 사항 없음
PERSONALIZED_RANKING	맞춤화된 순위	GetPersonalizedRanking	userId: 필수 itemId: 해당 사항 없음 inputList: itemId 목록
RELATED_ITEMS	유사 항목 SIMS (레거시)	GetRecommendations	userId: 사용되지 않음 itemId: 필수 inputList: 해당 사항 없음
사용자_세분화	항목 친화력 항목-속성-친화성	CreateBatchSegmentJob	배치 워크플로 요구 사항은 다음을 참조하십시오.배치 세그먼트 작업 생성.

사용 가능한 Amazon Personalize 레시피 보기

사용 가능한 레시피 목록을 보려면

• Amazon Personalize 콘솔에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다. 탐색 창에서 Solutions and recipes(솔루션 및 레시피)를 선택하고, Recipes(레시피) 탭을 선택합니다.

• AWS SDK for Python (Boto3)을 사용하여 ListRecipes API를 호출합니다.

• AWS CLI에서 다음 명령을 사용합니다.

  aws personalize list-recipes

SDK for Python (Boto3) 을 사용하는 레시피에 대한 정보를 가져오려면DescribeRecipeAPI. AWS CLI를 사용하는 레시피에 대한 정보를 가져오려면 다음 명령을 사용합니다.

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn