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Importar dados de treinamento para os conjuntos de dados do Amazon Personalize - Amazon Personalize

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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Importar dados de treinamento para os conjuntos de dados do Amazon Personalize

Depois de concluir a criação de um esquema e de um conjunto de dados, você poderá importar os dados de treinamento para o conjunto de dados. Ao importar dados para, você pode optar por importar registros em massa, individualmente ou ambos.

Depois de importar dados para um conjunto de dados do Amazon Personalize, você poderá analisá-los, exportá-los para um bucket do Amazon S3, atualizá-los ou excluí-los removendo o conjunto de dados.

Se você importar um item, usuário ou ação com a mesma ID de um registro que já está em seu conjunto de dados, o Amazon Personalize o substituirá pelo novo registro. Se você registrar dois eventos de interação de item ou interação de ação com exatamente o mesmo timestamp e propriedades idênticas, o Amazon Personalize manterá somente um dos eventos.

Conforme seu catálogo cresce, atualize seus dados históricos com operações adicionais de importação de dados em lote ou individuais. Para obter recomendações em tempo real, mantenha o conjunto de dados de interações com itens atualizado com o comportamento dos usuários. Faça isso registrando os eventos de interações em tempo real com um rastreador de eventos e a operação PutEvents. Para ter mais informações, consulte Gravar os eventos em tempo real para influenciar as recomendações

Depois que você importar seus dados, crie recomendadores de domínio (para grupos do conjunto de dados de domínio) ou recursos personalizados (para o grupo do conjunto de dados personalizado) para treinar um modelo com base em seus dados. Use esses recursos para gerar recomendações. Para ter mais informações, consulte Recomendadores de domínio no Amazon Personalize ou Recursos personalizados para treinamento e implantação de modelos do Amazon Personalize.

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