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Tutorials für die ersten Schritte
Die folgenden Abschnitte helfen Ihnen beim Einstieg in die Nutzung von Amazon Personalize mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole. AWS CLI, und AWS SDKs. Die Tutorials verwenden historische Daten, die aus 100.000 Filmbewertungen von 9.700 Filmen von 600 Benutzern bestehen.
Um die Tutorials zu vereinfachen:
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Wir verwenden einen kleinen Datensatz. Dies könnte sich negativ auf alle von Ressourcen generierten Kennzahlen auswirken. Die Tutorials dienen als Einführung in den Amazon Personalize Personalize-Workflow und generieren nicht unbedingt die leistungsstärksten Modelle.
Wir erstellen nur einen Datensatz mit Artikelinteraktionen und verlassen uns auf die Tatsache, dass ein Benutzer einen Film gesehen hat, und nicht darauf, wie er den Film bewertet hat. Dies vereinfacht die Vorbereitung der Schulungsdaten.
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Wir erfassen keine Live-Benutzerinteraktions-Ereignisse. Weitere Informationen zum Erfassen von Benutzerereignissen finden Sie unter Aufzeichnung von Ereignissen in Echtzeit zur Beeinflussung von Empfehlungen.
Sie können wählen, ob Sie mit einer Domain-Datensatzgruppe oder einer benutzerdefinierten Datensatzgruppe beginnen möchten:
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Domain-Datensatzgruppen stellen Ressourcen bereit, die je nach Domain für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind. Um mit der Erstellung einer Domain-Datensatzgruppe zu beginnen, führen Sie zunächst den Voraussetzungen für den Einstieg und anschließend das Tutorial unter durchErste Schritte mit einer Domain-Datensatzgruppe.
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Mit benutzerdefinierten Datensatzgruppen können Sie nur benutzerdefinierte Ressourcen erstellen und konfigurieren. Um mit der Bereitstellung personalisierter Filmempfehlungen für Ihre Benutzer mit benutzerdefinierten Ressourcen und dem Rezept für Benutzerpersonalisierung V2 Rezept zu beginnen, füllen Sie die Tutorials aus Voraussetzungen für den Einstieg und starten Sie dann die Tutorials unterErste Schritte mit einer benutzerdefinierten Datensatzgruppe.
Wenn Sie die Übung Erste Schritte abgeschlossen haben, löschen Sie die Ressourcen, die Sie erstellt haben, um unnötige Kosten zu vermeiden. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen für das Löschen von Amazon Personalize Personalize-Ressourcen.
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