기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
1단계: 레시피 선택
Amazon Personalize 는 일반적인 사용 사례를 기반으로 교육 모델을 위한 레시피를 제공합니다. 레시피는 특정 사용 사례에 준비된 Amazon Personalize 알고리즘입니다. 레시피를 사용하면 사전의 기계 학습 경험 없이도 맞춤화 시스템을 만들 수 있습니다.
Amazon Personalize 레시피는 교육 중 다음을 사용합니다.
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미리 정의된 데이터 속성
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미리 정의된 기능 변환
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미리 정의된 알고리즘
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알고리즘에 대한 초기 파라미터 설정
모델을 최적화하기 위해 솔루션 생성 시 이러한 파라미터 중 상당수를 재정의할 수 있습니다. 자세한 정보는 하이퍼파라미터 및 HPO을 참조하십시오.
달성하고자 하는 목표 및 레시피에 대해 얼마나 잘 알고 있는지에 따라 특정 레시피를 선택합니다. 각 레시피는 특정 사용 사례마다 설계됩니다. 솔루션을 만들 때 요구 사항에 제일 잘 맞는 레시피를 선택하십시오.
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 |
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USER_PERSONALIZATION | GetRecommendations |
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PERSONALIZED_RANKING | GetPersonalizedRanking |
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RELATED_ITEMS | GetRecommendations |
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사용자_세그멘테이션 | CreateBatchSegmentJob |
배치 워크플로 요구 사항은 을 참조하십시오.배치 세그먼트 작업. |
사용 가능한 Amazon Personalize 레시피 보기
사용 가능한 레시피 목록을 보려면
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Amazon Personalize 콘솔에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다. 탐색 창에서 Solutions and recipes(솔루션 및 레시피)를 선택하고, Recipes(레시피) 탭을 선택합니다.
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AWS SDK for Python (Boto3)을 사용하여 ListRecipes API를 호출합니다.
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AWS CLI에서 다음 명령을 사용합니다.
aws personalize list-recipes
SDK for Python (Boto3) 을 사용해 레시피에 대한 정보를 가져오려면DescribeRecipeAPI. AWS CLI를 사용하는 레시피에 대한 정보를 가져오려면 다음 명령을 사용합니다.
aws personalize describe-recipe --recipe-arn
recipe_arn