Pré-requisitos de conceitos básicos - Amazon Personalize
Como criar dados de treinamento (grupo de conjuntos de dados de domínio)Como criar dados de treinamento (Grupo de conjuntos de dados personalizados)

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Pré-requisitos de conceitos básicos

As etapas a seguir são pré-requisitos para os exercícios de conceitos básicos.

  1. Configure permissões para que o Amazon Personalize possa acessar os recursos em seu nome. Isso envolve a criação de um perfil de serviço para o Amazon Personalize e a concessão de acesso aos recursos do Amazon Personalize com uma política do IAM. Para ter mais informações, consulte Como conceder permissão para o Amazon Personalize acessar seus recursos.

  2. Prepare seus dados de treinamento e faça upload deles para o bucket do Amazon S3:

  3. Dê permissão ao seu perfil de serviço do Amazon Personalize para acessar seus recursos do Amazon S3, conforme especificado em Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3.

Como criar dados de treinamento (grupo de conjuntos de dados de domínio)

Para criar dados de treinamento, faça download, modifique e salve os dados de classificação de filmes em um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Depois, conceda permissão de leitura ao Amazon Personalize no bucket.

Como criar dados de treinamento

  1. Baixe e descompacte o arquivo zip de classificações de filmes, ml-latest-small.zip, MovieLensabaixo recomendado para educação e desenvolvimento (F. Maxwell Harper e Joseph A. Konstan. 2015). Os MovieLens conjuntos de dados: história e contexto. Transações ACM em sistemas inteligentes interativos (TIIs) 5, 4:19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).

  2. Abra o arquivo ratings.csv. Esse arquivo contém os dados de interações deste tutorial.

    1. Exclua a coluna classificação.

    2. Renomeie as colunas userId e movieId para USER_ID e ITEM_ID, respectivamente.

    3. Adicione uma coluna EVENT_TYPE para definir o valor de cada registro como watch. Se você estiver usando o Microsoft Excel, poderá definir o EVENT_TYPE para cada registro inserindo watch na primeira célula da coluna e clicando duas vezes no canto inferior direito da célula. Seu cabeçalho deve ser o seguinte:

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE

      Essas colunas devem ser exatamente iguais conforme mostrado para que o Amazon Personalize reconheça os dados. As primeiras linhas dos dados devem ser iguais a estas:

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE
1,1,964982703,watch
1,3,964981247,watch
1,6,964982224,watch
1,47,964983815,watch
1,50,964982931,watch
....
....

    Salve o arquivo ratings.csv.

  3. Carregue ratings.csv no seu bucket do Amazon S3. Para obter mais informações, consulte Fazer upload de arquivos e pastas usando arrastar e soltar no Guia do Usuário do Amazon Simple Storage Service.

  4. Conceda permissão de leitura dos dados ao Amazon Personalize no bucket. Para ter mais informações, consulte Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3.

Como criar dados de treinamento (Grupo de conjuntos de dados personalizados)

Para criar dados de treinamento, faça download, modifique e salve os dados de classificação de filmes em um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Depois, conceda permissão de leitura ao Amazon Personalize no bucket.

  1. Baixe e descompacte o arquivo zip de classificações de filmes, ml-latest-small.zip, MovieLensabaixo recomendado para educação e desenvolvimento (F. Maxwell Harper e Joseph A. Konstan. 2015). Os MovieLens conjuntos de dados: história e contexto. Transações ACM em sistemas inteligentes interativos (TIIs) 5, 4:19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).

  2. Abra o arquivo ratings.csv. Esse arquivo contém os dados de interações deste tutorial.

    1. Exclua a coluna classificação.

    2. Substitua a linha de cabeçalho pelo seguinte:

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP

      Esses cabeçalhos devem ser inseridos exatamente conforme mostrado para que o Amazon Personalize reconheça os dados.

    Salve o arquivo ratings.csv.

  3. Carregue ratings.csv no seu bucket do Amazon S3. Para obter mais informações, consulte Fazer upload de arquivos e pastas usando arrastar e soltar no Guia do Usuário do Amazon Simple Storage Service.

  4. Conceda permissão de leitura dos dados ao Amazon Personalize no bucket. Para ter mais informações, consulte Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3.