Amazon Pinpoint에서 추천 모델 사용 준비

Amazon Pinpoint 작업을 하려면 추천 모델을 Amazon Personalize 캠페인으로 배포해야 합니다. 또한 특정 AWS Identity and Access Management(IAM) 역할과 정책이 있어야 합니다. Amazon Pinpoint가 모델에서 수신하는 추천을 개선하려면 추천을 처리하기 위한 AWS Lambda 함수도 있어야 합니다.

Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 설정하기 전에 데이터 과학 및 개발 팀과 협력하여 이러한 리소스를 설계하고 만듭니다. 또한 해당 팀과 협력하여 모델이 Amazon Pinpoint 작업 시 필요한 특정 기술 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 이러한 리소스를 만든 후 관리자와 협력하여 사용자 측과 Amazon Pinpoint에서 리소스에 액세스할 수 있는지 확인합니다. 이러한 단계를 수행할 때 Amazon Pinpoint에서 모델을 설정하는 데 필요한 정보를 수집합니다.

Amazon Personalize 캠페인

Amazon Personalize는 애플리케이션을 사용하는 고객에게 실시간으로 맞춤화된 추천을 제공하는 기계 학습 모델을 생성할 수 있도록 설계된 AWS 서비스입니다. Amazon Personalize는 주로 데이터와 레시피의 조합을 사용하여 기계 학습 모델을 생성하고 훈련시키는 프로세스를 안내합니다. 레시피는 사람이 좋아하고 상호 작용할 항목을 예측하는 등 특정 사용 사례를 지원하도록 구성된 알고리즘입니다.

이러한 데이터와 레시피의 조합을 솔루션이라고 합니다. 솔루션이 훈련되면 솔루션 버전이 됩니다. 그러면 솔루션 버전을 테스트하고 개선하고 사용할 준비가 됩니다. 사용할 준비가 된 솔루션 버전은 Amazon Personalize 캠페인으로 배포됩니다. 그런 다음 캠페인은 실시간 맞춤형 추천을 제공하는 데 사용됩니다. Amazon Personalize에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 개발자 안내서를 참조하세요.

Amazon Pinpoint가 Amazon Personalize 캠페인에서 추천을 검색하려면 캠페인 및 해당 구성 요소가 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

• 레시피는 USER_PERSONALIZATION 레시피가 되어야 합니다. 이 레시피 유형에 대해 지원되는 모든 알고리즘 설정(하이퍼 파라미터)을 사용할 수 있습니다. 이 유형의 레시피에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 개발자 안내서의 사전 정의된 레시피 사용을 참조하세요.

• Amazon Pinpoint 프로젝트의 엔드포인트 ID 또는 사용자 ID와 상관관계가 있을 수 있는 사용자 ID를 사용하여 솔루션을 훈련시켜야 합니다. Amazon Pinpoint는 Amazon Personalize의 userId 필드를 사용하여 Amazon Personalize의 사용자와 Amazon Pinpoint 프로젝트의 엔드포인트 또는 사용자 간의 데이터를 상호 연관시킵니다.

• 이 솔루션은 Amazon Personalize 런타임 API의 GetRecommendations 작업 사용을 지원해야 합니다.

• 캠페인은 추천을 검색할 솔루션 버전을 사용해야 합니다.

• 캠페인은 배포해야 하며 활성상태여야 합니다.

• 캠페인은 추천을 사용할 Amazon Pinpoint 프로젝트와 동일한 AWS 리전에서 실행되어야 합니다. 그렇지 않으면 Amazon Pinpoint가 캠페인에서 추천을 검색할 수 없으므로 Amazon Pinpoint 캠페인 또는 여정 활동이 실패할 수 있습니다.

이러한 요구 사항 외에도 초당 20개 이상의 프로비저닝된 트랜잭션을 지원하도록 캠페인을 구성하는 것이 좋습니다.

팀과 협력하여 위 요구 사항을 충족하는 Amazon Personalize 캠페인을 구현할 때 다음 질문에도 답해야 합니다.

어떤 캠페인입니까?

Amazon Pinpoint에서 모델을 설정하려면 추천을 검색할 Amazon Personalize 캠페인의 이름을 알아야 합니다. 나중에 관리자와 협력하여 캠페인에 대한 액세스 권한을 수동으로 구성하는 경우, 캠페인의 Amazon 리소스 이름(ARN)도 알아야 합니다.

어떤 유형의 ID입니까?

Amazon Pinpoint에서 모델을 설정할 때 Amazon Personalzie 캠페인의 사용자를 Amazon Pinpoint 프로젝트의 엔드포인트 또는 사용자와 연결할지 여부를 선택합니다. 이를 통해 모델은 특정 메시지 수신자에게 고유한 추천을 제공할 수 있습니다.

Amazon Personalize 캠페인에서 각 사용자는 사용자 ID가 있습니다(컨텍스트에 따라 userId 또는 USER_ID). 이는 캠페인의 특정 사용자를 고유하게 식별하는 일련의 문자입니다. Amazon Pinpoint 프로젝트에서 메시지 수신자는 다음과 같은 두 가지 유형의 ID를 가질 수 있습니다.

• 엔드포인트 ID - 이메일 주소, 휴대폰 번호 또는 모바일 디바이스와 같이 메시지를 보낼 수 있는 대상을 고유하게 식별하는 일련의 문자입니다.

• 사용자 ID - 특정 사용자를 고유하게 식별하는 일련의 문자입니다. 각 사용자는 하나 이상의 엔드포인트와 연결할 수 있습니다. 예를 들어 이메일, SMS, 모바일 앱으로 사용자와 소통하는 경우, 사용자는 사용자의 이메일 주소, 사용자의 휴대 전화번호, 사용자의 집(유선) 전화번호에 각각 하나씩, 총 세 개의 엔드포인트에 연결할 수 있습니다.

Amazon Personalize 사용자 ID와 연결할 Amazon Pinpoint ID 유형을 선택할 때는 Amazon Pinpoint 프로젝트에서 가장 꾸준히 사용하는 유형을 선택합니다. 사용자 또는 애플리케이션이 엔드포인트 또는 사용자에게 ID를 할당하지 않은 경우, Amazon Pinpoint가 엔드포인트 또는 사용자를 위한 추천을 검색할 수 없습니다. 이로 인해 Amazon Pinpoint가 엔드포인트나 사용자에게 메시지를 보내지 못할 수 있습니다. 또는 Amazon Pinpoint가 예기치 않거나 원치 않는 방식으로 표시되는 메시지를 보낼 수 있습니다.

추천은 몇 개입니까?

Amazon Pinpoint가 추천을 검색할 때마다 Amazon Personalize는 메시지의 각 수신자에 대해 정렬된 추천 목록을 반환합니다. 각 수신자에 대해 이러한 추천 중 1~5개를 검색하도록 Amazon Pinpoint를 구성할 수 있습니다. 추천 항목 1개를 선택하면 Amazon Pinpoint는 각 수신자의 목록에서 첫 번째 항목만 검색합니다(예: 수신자에게 가장 많이 추천하는 영화). 추천 항목 2개를 선택하면 Amazon Pinpoint는 각 수신자의 목록에서 첫 번째와 두 번째 항목을 검색합니다(예: 수신자에게 가장 많이 추천하는 영화 2개). 이런 식으로 계속 진행됩니다.

이 설정에 대한 선택은 주로 모델의 추천을 포함하는 메시지의 목표에 따라 달라집니다. 그러나 팀이 솔루션을 설계한 방식과 솔루션 성능에 대한 팀의 평가에 따라 달라질 수도 있습니다. 이러한 이유로 팀과 협력하여 이 설정에 적절한 숫자를 선택했는지 확인합니다.

추천에는 무엇이 포함되어 있습니까?

Amazon Pinpoint가 추천을 검색하면 Amazon Personalize는 각 메시지 수신자에 대해 검색하도록 선택한 추천 수에 따라 1~5개의 정렬된 추천 항목 목록을 반환합니다. 각 항목은 제품 ID 또는 영화 제목과 같은 텍스트로만 구성됩니다. 그러나 이러한 항목의 성격과 내용은 기본 솔루션 및 캠페인의 설계에 따라 Amazon Personalize 캠페인마다 다를 수 있습니다.

따라서 캠페인이 추천 항목에 어떤 콘텐츠를 제공하는지 팀에 정확히 물어보는 것이 좋습니다. 팀의 답변은 캠페인의 추천을 사용하는 메시지를 설계하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다. 캠페인이 제공하는 콘텐츠를 개선하려는 경우, 이 작업을 수행할 수 있는 AWS Lambda 함수를 구현하도록 선택할 수도 있습니다.

AWS Identity and Access Management 역할 및 정책

AWS Identity and Access Management(IAM)는 관리자가 AWS 리소스에 대한 액세스를 제어할 수 있도록 지원하는 AWS 서비스입니다. IAM 및 IAM이 Amazon Pinpoint와 어떻게 연동하는지 자세히 알아보려면 Amazon Pinpoint 개발자 안내서의 Amazon Pinpoint의 자격 증명 및 액세스 관리를 참조하세요.

Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 설정할 때 추천을 검색할 Amazon Personalize 캠페인을 지정합니다. 캠페인을 선택하려면 관리자가 먼저 조직의 AWS 계정에 대한 캠페인을 볼 수 있도록 허용해야 합니다. 그렇지 않으면 선택할 수 있는 캠페인 목록에 캠페인이 나타나지 않습니다. 목록에 캠페인이 표시되지 않으면 관리자에게 이 액세스 권한을 제공하도록 요청하십시오.

또한 사용자 또는 관리자는 Amazon Pinpoint가 Amazon Personalize 캠페인에서 추천을 검색할 수 있도록 허용하는 IAM 역할과 정책을 만들어야 합니다. 추천 모델을 설정할 때 Amazon Pinpoint가 이 역할과 정책을 자동으로 생성하도록 선택할 수 있습니다. 또 다른 옵션은 Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 설정하기 전에 사용자 또는 관리자가 이 역할과 정책을 수동으로 만드는 것입니다. 이를 수행하는 방법을 알아보려면 Amazon Pinpoint 개발자 안내서의 추천 검색을 위한 IAM 역할을 참조하세요.

AWS Lambda 함수

일부 모델의 경우 Amazon Pinpoint가 Amazon Personalize에서 수신하는 추천을 개선하고자 할 수 있습니다. 예를 들어 메시지에 추천 값 하나(예: 제품 이름)만 포함시키는 대신 메시지에 추가 콘텐츠(예: 제품 이름, 설명, 이미지)를 포함시킬 수 있습니다. 이렇게 하려면 팀과 협력하여 추천 데이터를 원하는 콘텐츠로 변환하는 AWS Lambda 함수를 설계하고 만들면 됩니다.

AWS Lambda는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있도록 설계된 AWS 서비스입니다. 사용자 또는 사용자의 팀이 코드를 개발 및 패키징하여 AWS Lambda에 Lambda 함수로 업로드합니다. 그러면 AWS Lambda는 Amazon Pinpoint 등의 애플리케이션이나 서비스에서 함수를 호출할 때마다 함수를 실행합니다. AWS Lambda에 대한 자세한 내용은 AWS Lambda 개발자 안내서를 참조하세요.

Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 설정할 때 Amazon Pinpoint가 수신하는 추천을 처리하는 방법을 지정합니다. 한 가지 옵션은 Lambda 함수를 사용하는 것입니다. Lambda 함수를 사용하려면 팀과 함께 다음을 수행합니다.

• 함수가 수행하는 작업을 정의합니다.

• 함수가 추천을 처리할 때 사용할 사용자 지정 추천 속성을 정의합니다. 여기에는 속성 수, 각 속성의 이름 및 목적이 포함됩니다. Lambda 함수는 각 메시지 수신자에 대해 최대 10개의 사용자 지정 속성을 사용할 수 있습니다. Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 설정할 때 이러한 속성에 대한 정보를 입력해야 합니다.

• 함수가 이를 사용할 Amazon Pinpoint 프로젝트와 동일한 AWS 리전에서 호스팅되는지 확인합니다. 그렇지 않으면 Amazon Pinpoint가 추천 데이터를 함수에 전송할 수 없으므로 Amazon Pinpoint 캠페인 또는 여정 활동이 실패할 수 있습니다.

마지막으로 관리자와 협력하여 Amazon Pinpoint가 모델의 추천이 포함된 메시지를 보낼 때마다 Lambda 함수를 호출할 수 있도록 허용하는 정책을 만듭니다.

Lambda 함수를 사용하여 추천을 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Pinpoint 개발자 안내서의 AWS Lambda를 사용하여 추천 사용자 지정을 참조하세요.