Perguntas frequentes sobre o Amazon Personalize

As seguir estão as respostas para perguntas frequentes relacionadas à importação de dados, treinamento, implantação de modelos, recomendações e filtros no Amazon Personalize.

Para mais perguntas e respostas, consulte a Página de dicas do Amazon Personalize no repositório de amostras do Amazon Personalize.

Importação e gerenciamento de dados

Em qual formato meus dados em massa devem estar?

Seus dados em massa devem estar no formato de valores separados por vírgula (CSV). A primeira linha do seu CSV arquivo deve conter cabeçalhos de coluna. Os cabeçalhos das colunas em seu CSV arquivo precisam ser mapeados para o esquema para criar o conjunto de dados. Se seus dados incluírem caracteres não ASCII codificados, seu CSV arquivo deverá ser codificado no formato UTF -8. Não coloque cabeçalhos entre aspas (“). TIMESTAMPe CREATION_TIMESTAMP os dados devem estar no formato UNIXde época. Para obter mais informações sobre tipos de timestamp, consulte Dados de carimbo de data/hora. Para obter mais informações sobre esquemas, consulte Criação de JSON arquivos de esquema para seus dados.

Para obter diretrizes completas sobre o formato de dados, consulte Preparando dados de treinamento para o Amazon Personalize. Se você não tiver certeza de como formatar seus dados, você pode usar o Amazon SageMaker Data Wrangler (Data Wrangler) para preparar seus dados. Para obter mais informações, consulte Preparação e importação de dados em massa usando o Amazon SageMaker Data Wrangler.

De quantos dados de treinamento eu preciso?

Para todos os casos de uso (grupos de conjuntos de dados de Domínio) e fórmulas personalizadas, seus dados de interações devem ter o seguinte:

• No mínimo, mil registros de interações com itens de usuários que interagem com itens do catálogo. Essas interações podem ser de importações em massa, eventos transmitidos ou ambas as coisas.

• No mínimo 25 usuários únicos IDs com pelo menos duas interações de itens para cada um.

Para obter recomendações de qualidade, o ideal é que você tenha, no mínimo, cinquenta mil interações com itens de, pelo menos, mil usuários com duas ou mais interações com itens cada.

É possível começar com um conjunto de dados de Interações vazio e, depois de registrar dados suficientes, criar o recomendador (grupo de conjuntos de dados de domínio) ou a versão personalizada da solução usando somente os novos eventos registrados. Algumas fórmulas e casos de uso podem ter requisitos adicionais de dados. Para obter informações sobre requisitos de caso de uso, consulte Escolher um caso de uso. Para obter informações sobre requisitos de fórmulas, consulte Escolher uma fórmula.

Como faço para atualizar um item ou os atributos do usuário?

Use o console do Amazon Personalize ou as operações do PutItems ou PutUsers para importar um item ou usuário com a mesma ID do item, mas com os atributos modificados.

Como excluir um item ou usuário?

O Amazon Personalize não oferece suporte à exclusão de um item ou usuário específico. Para garantir que um item ou usuário não apareça nas recomendações, use um filtro para excluir itens. Para obter mais informações, consulte Como filtrar recomendações e segmentos de usuários.

Como excluir um esquema?

Você pode excluir um esquema somente com a operação do DeleteSchema. Você não pode usar o console do Amazon Personalize para excluir um esquema.

Criação de uma solução personalizada e de uma versão da solução

Qual fórmula devo usar?

A fórmula do Amazon Personalize que você usa depende do seu caso de uso. Para obter informações sobre como combinar casos de uso com fórmulas, consulte Escolher uma fórmula. A Página de dicas do Amazon Personalize também inclui informações sobre casos de uso e fórmulas.

Com que frequência devo treinar?

Recomendamos o uso de treinamento automático com pelo menos uma frequência de treinamento semanal. O treinamento automático facilita a manutenção da relevância das recomendações. Sua frequência de treinamento depende dos requisitos da sua empresa, da receita que você usa e da frequência com que você importa dados. Para obter mais informações, consulte Configurando o treinamento automático. Para obter informações sobre como manter a relevância, consulteManter a relevância da recomendação.

Devo usar o AutoML?

Não. Em vez disso, recomendamos que você combine seu caso de uso com diferentes fórmulas do Amazon Personalize e escolha uma fórmula. Para obter informações sobre como combinar casos de uso com fórmulas, consulte Escolher uma fórmula.

Implantação do modelo (campanhas personalizadas)

O que devo definir para a minha campanha minProvisionedTPS?

Um minProvisionedTPS alto aumentará o custo. Recomendamos começar com 1 para minProvisionedTPS (o padrão). Acompanhe seu uso usando CloudWatch as métricas da Amazon e aumente as minProvisionedTPS conforme necessário.

Como faço para monitorar o custo das minhas campanhas?

O projeto Amazon Personalize Monitor fornece um CloudWatch painel, métricas personalizadas, alarmes de utilização e funções de otimização de custos para campanhas do Amazon Personalize. Consulte o Amazon Personalize Monitor no repositório de amostras do Amazon Personalize.

Como faço para definir um throughput máximo da transação para uma campanha?

Você só pode definir a taxa de transferência mínima para uma campanha. Ao criar uma campanha do Amazon Personalize, especifique uma capacidade de transação dedicada para criar recomendações em tempo real para os usuários do seu aplicativo. Se você TPS aumentar mais do que minProvisionedTPS isso, o Amazon Personalize escalará automaticamente a capacidade provisionada para cima e para baixo, mas nunca abaixo da. minProvisionedTPS Para obter mais informações, consulte Transações mínimas por segundo provisionadas e ajuste de escala automático.

Recomendações

Como posso saber se meu modelo do Amazon Personalize está gerando recomendações de qualidade?

Avalie o desempenho da versão da sua solução com métricas off-line e on-line (consulte Avaliação de uma versão da solução Amazon Personalize com métricas) e testes on-line (como testes A/B). Para obter mais informações sobre testes A/B, consulteMedição do impacto das recomendações com testes A/B.

Como excluo meu trabalho de inferência em lote e por que seu status está “ativo”?

Você não pode excluir trabalhos de inferência de lotes. Quando o status de um trabalho de inferência em lote está ativo, o trabalho é concluído. Você pode acessar suas recomendações na pasta ou no bucket de saída do Amazon S3. Você não incorrerá em custos adicionais com o trabalho de inferência em lote depois que o trabalho for concluído. No entanto, você poderá incorrer em cobranças adicionais de outros serviços, como o Amazon S3, para armazenamento de dados de entrada e saída.

Por que minha campanha SIMS patrocinada recomenda itens que não são semelhantes com base em metadados?

SIMSusa seu conjunto de dados de interações do item para determinar a semelhança; não os metadados do item, como cor ou preço. SIMSidentifica a coocorrência do item nos históricos do usuário em seu conjunto de dados Interaction para recomendar itens semelhantes. Para obter mais informações, consulte Fórmula de SIMS.

Posso obter mais de 500 itens em uma única GetRecommendations API operação?

500 é o número máximo de itens que você pode recuperar em um único GetRecommendations. Este valor não pode ser aumentado.

Filtragem de recomendações

Por que minhas recomendações não são filtradas como esperado?

Esse erro pode ocorrer por vários motivos.

• Pode haver um problema com o formato ou a sintaxe da sua expressão de filtro. Para obter exemplos de expressões de filtro formatadas corretamente, consulte Exemplos de expressões de filtro.

• O Amazon Personalize considera até 100 das interações mais recentes por usuário por tipo de evento. Esta é uma cota ajustável. Você pode solicitar um aumento de cotas usando o console do Service Quotas. Se você não importar interações de itens para um usuário por três meses, seus filtros não considerarão mais os dados históricos do usuário. Para considerar esses dados, você deve importar todo o histórico de eventos do usuário novamente.

Para obter mais informações, consulte Como filtrar recomendações e segmentos de usuários.

Como posso remover itens já comprados das recomendações?

Para grupos de conjuntos de dados de ECOMMERCE domínio, se você criar um recomendador com o caso de Os clientes que visualizaram X também visualizaram uso Recomendados para você ou, o Amazon Personalize filtra automaticamente os itens que o usuário comprou com base no que você especifica e userId nos eventos. Purchase

Para outros casos de uso de grupos de conjuntos de dados do Domínio ou recursos personalizados, use um filtro para remover itens comprados. Adicione um atributo de tipo de evento Purchased aos seus dados, registre eventos de Compra com a operação PutItems e crie um filtro que remova os itens comprados das recomendações. Por exemplo:

EXCLUDE ItemID WHERE Interactions.EVENT_TYPE IN ("purchased")

Para obter mais informações, consulte Como filtrar recomendações e segmentos de usuários.