Amazon Pinpoint에서 추천 모델 설정

추천 모델은 특정 사용자가 특정 제품 또는 항목 세트에서 선호할 것을 예측하도록 설계된 기계 학습(ML) 모델의 한 유형입니다. 이 정보를 사용자에게 추천 세트로 제공합니다. Amazon Pinpoint에서 이러한 모델을 사용하여 각 수신자의 속성 및 동작에 따라 메시지 수신자에게 맞춤형 추천을 보낼 수 있습니다.

이러한 방식으로 추천 모델을 사용하려면 먼저 사용할 모델이 있는 Amazon Personalize 캠페인과 Amazon Pinpoint 간의 연결을 설정해야 합니다. 연결을 설정할 때 Amazon Personalize 캠페인에서 추천을 검색하고 사용하는 방법을 지정합니다. 캠페인의 추천을 임시로 저장하는 속성에 대한 설정도 추가합니다.

시작하기 전에

Amazon Pinpoint에서 추천 모델을 설정하기 전에 Amazon Pinpoint에서 추천 모델 사용 준비의 정보를 검토하세요. 그러면 Amazon Pinpoint에서 모델을 설정하는 데 필요한 리소스와 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다.

1단계: 모델 설정

이 단계에서는 추천을 검색할 Amazon Personalize 캠페인을 지정합니다. 또한 이러한 추천을 검색하고 사용하는 방법을 지정하는 설정을 선택합니다.

추천 모델을 설정하려면

1. https://console.aws.amazon.com/pinpoint/에서 Amazon Pinpoint 콘솔을 엽니다.

2. 탐색 창에서 기계 학습 모델을 선택합니다.

3. 기계 학습 모델 페이지에서 추천자 모델 추가를 선택합니다.

4. 모델 세부 정보에서 추천 모델 이름에 Amazon Pinpoint의 모델 이름을 입력합니다. 이름은 문자 또는 숫자로 시작해야 합니다. 최대 128자까지 입력할 수 있습니다. 문자는 문자, 숫자, 밑줄(_) 또는 하이픈(-)일 수 있습니다.

5. (선택 사항) 추천자 모델 설명에 모델에 대한 간단한 설명을 입력합니다. 설명은 최대 128자까지 입력할 수 있습니다. 문자는 문자, 숫자, 공백 또는 _ ; () , - 기호일 수 있습니다.

6. 모델 구성의 IAM 역할에서 모델을 사용하는 Amazon Personalize 캠페인에 연결하고 추천을 검색할 수 있는 권한을 Amazon Pinpoint에 부여하는 AWS Identity and Access Management(IAM) 역할을 선택합니다. 다음과 같은 옵션이 있습니다.

   • 기존 역할 사용 - AWS 계정에 대해 이미 있는 IAM 역할을 사용하려면 이 옵션을 선택합니다. 그런 다음, 역할 목록에서 원하는 역할을 선택합니다.

   • 자동 역할 생성 - 필요한 권한이 있는 IAM 역할을 자동으로 생성하려면 이 옵션을 선택합니다. 그런 다음, 역할의 이름을 입력합니다.

   또 다른 옵션은 관리자와 협력하여 역할을 수동으로 만드는 것입니다. 역할을 수동으로 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Pinpoint 개발자 안내서의 추천 검색을 위한 IAM 역할을 참조하세요.

7. 추천 모델에서 추천을 검색할 Amazon Personalize 캠페인을 선택합니다.

   이 목록에는 현재 AWS 리전의 AWS 계정으로 액세스할 수 있는 모든 Amazon Personalize 캠페인이 표시됩니다. 목록에 원하는 캠페인이 포함되어 있지 않으면 관리자에게 캠페인에 대한 액세스 권한을 부여해 달라고 요청하고, 앞의 단계에서 올바른 IAM 역할을 선택했는지 확인합니다. 또한 해당 캠페인이 현재 AWS 리전에 있는지 확인합니다.

8. 설정의 추천에 사용할 식별자에서 Amazon Personalize 캠페인의 고유 사용자를 Amazon Pinpoint 프로젝트의 엔드포인트(엔드포인트 ID) 또는 사용자(사용자 ID)와 연결할지 여부를 지정합니다.

9. 메시지당 추천 항목 수에서 이전 단계의 선택에 따라 Amazon Pinpoint 프로젝트의 각 엔드포인트 또는 사용자에 대해 검색할 추천 항목 수를 선택합니다.

   이 설정은 Amazon Pinpoint가 검색하고 개별 메시지에 추가할 수 있는 추천 항목 수를 결정합니다. 최대 5개의 추천 항목을 검색할 수 있습니다. 1을 선택하면 Amazon Pinpoint는 각 메시지 수신자의 추천 목록에서 첫 번째 항목만 검색합니다(예: 수신자에게 가장 많이 추천하는 영화). 2를 선택하면 Amazon Pinpoint는 각 수신자의 목록에서 첫 번째와 두 번째 항목을 검색합니다(예: 수신자에게 가장 많이 추천하는 영화 2개). 이와 같이 최대 5개의 추천 항목이 검색됩니다.

10. 처리 방법에서 다음 옵션 중 하나를 선택하여 Amazon Pinpoint가 검색하는 추천을 처리하는 방법을 지정합니다.

    • 모델에서 반환한 값 사용 - 이 옵션을 사용하면 메시지에 Amazon Personalize 캠페인에서 제공한 정확한 추천 텍스트가 표시됩니다. 또한 각 엔드포인트 또는 사용자에 대한 모든 추천은 각 엔드포인트 또는 사용자에 대한 하나의 표준 추천 속성에 임시로 저장됩니다.

    • Lambda 함수 사용 - 이 옵션을 사용하면 메시지에 Amazon Personalize 캠페인에서 제공하는 추천 텍스트 대신 또는 이와 함께 개선된 추천이 표시될 수 있습니다. 이 옵션을 선택하면 Amazon Pinpoint는 추천이 포함된 메시지를 보내기 전에 추가 처리를 위해 AWS Lambda 함수에 추천을 보냅니다. 또한 각 엔드포인트 또는 사용자에 대해 최대 10개의 사용자 지정 추천 속성에 추천을 임시로 저장할 수 있습니다.

      이 옵션을 선택하는 경우 Lambda 함수 목록을 사용하여 사용할 함수를 선택합니다. 이 목록에는 현재 AWS 리전의 AWS 계정으로 액세스할 수 있는 모든 Lamdba 함수가 표시됩니다. 목록에 원하는 함수가 포함되어 있지 않으면 관리자에게 해당 함수에 대한 액세스 권한을 부여해 달라고 요청하십시오. 함수가 아직 존재하지 않으면 새 Lambda 함수 생성을 선택하고 개발 팀과 협력하여 해당 함수를 만듭니다. 자세한 내용은 Amazon Pinpoint 개발자 안내서의 AWS Lambda를 사용하여 추천 사용자 지정을 참조하세요.

11. 이러한 설정을 모두 입력했으면 다음을 선택하여 추천 모델의 속성 설정을 추가하는 다음 단계로 갑니다.

2단계: 모델에 속성 추가

Amazon Personalize 캠페인에서 추천을 연결하고 검색하기 위한 설정을 선택하면 추천 데이터를 저장할 속성에 대한 설정을 입력할 수 있습니다. 이러한 옵션은 이전 단계에서 선택한 처리 방법에 따라 달라집니다.

Use the value returned by the model(모델에서 반환한 값 사용)

이 옵션을 선택한 경우 추천이 하나의 속성에 임시로 저장됩니다. 이는 이전 단계의 추천에 사용할 식별자 설정에서 선택한 옵션에 따라 각 엔드포인트 또는 사용자에 대한 표준 추천 속성입니다. 이 속성의 기본 이름은 RecommendationItems입니다.

표시 이름에 속성을 설명하는 이름을 입력합니다. 이 이름은 메시지 템플릿에 속성의 변수를 추가할 때 템플릿 편집기의 속성 찾기에 표시됩니다. 이름은 최대 25자까지 포함할 수 있습니다. 문자는 문자, 숫자, 공백, 밑줄(_) 또는 하이픈(-)일 수 있습니다.

Lambda 함수 사용

이 옵션을 선택한 경우 최대 10개의 속성을 사용하여 각 추천에 대한 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 이전 단계에서 권장 사항 설정에 사용할 식별자에 대해 선택한 옵션에 따라 각 엔드포인트 또는 사용자에 대한 사용자 지정 권장 속성입니다. 예를 들어 각 엔드포인트 또는 사용자별로 하나의 제품 추천을 검색하면 Lambda 함수가 추천을 처리하고 그 결과를 추천의 세 가지 사용자 지정 속성(제품 이름, 가격, 이미지)에 추가할 수 있습니다.

추가할 각 사용자 지정 속성에서 속성 추가를 선택한 후 다음을 수행합니다.

• 속성 이름에 속성의 이름을 입력합니다. 메시지 템플릿에 속성의 변수를 추가하면 앞에 Recommendations 접두사가 붙은 이 이름이 템플릿 편집기에 나타납니다. 이름은 Lambda 함수가 추천 데이터를 저장하는 데 사용하는 속성의 이름과 일치해야 합니다.

  속성 이름은 문자 또는 숫자로 시작해야 하며 최대 50자를 포함할 수 있습니다. 문자는 문자, 숫자, 밑줄(_) 또는 하이픈(-)일 수 있습니다. 속성 이름은 대/소문자를 구분하며 고유해야 합니다.

• 표시 이름에 속성을 설명하는 이름을 입력합니다. 이 이름은 메시지 템플릿에 속성의 변수를 추가할 때 템플릿 편집기의 속성 찾기에 표시됩니다. 이름은 문자 또는 숫자로 시작해야 하며 최대 25자를 포함할 수 있습니다. 문자는 문자, 숫자, 공백, 밑줄(_) 또는 하이픈(-)일 수 있습니다.

속성 설정을 모두 입력했으면 다음을 선택하여 추천 모델의 구성 설정을 검토하고 게시하는 다음 단계로 갑니다.

3단계: 모델 검토 및 게시

추천 모델을 연결하고 사용하기 위한 모든 설정을 입력했으면 설정을 검토할 준비가 됩니다.

설정 검토를 마치면 게시를 선택하여 설정을 저장합니다. 그러면 Amazon Pinpoint가 설정을 검사하여 올바른지 확인합니다. 설정이 누락되었거나 올바르지 않은 경우, 수정할 설정을 확인하는 데 도움이 되도록 각 오류에 대한 메시지가 표시됩니다. 설정을 수정해야 하는 경우 탐색 창을 사용하여 해당 설정이 포함된 페이지로 바로 이동합니다.

설정을 게시한 후 메시지에서 추천을 사용할 수 있습니다.