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Zusammenfassung des Amazon Personalize Personalize-Workflows
Der Amazon Personalize Personalize-Workflow sieht wie folgt aus:
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Erstellen Sie eine Datensatzgruppe
Eine Datensatzgruppe ist ein Container für Amazon Personalize Personalize-Ressourcen. Die Art der Datensatzgruppe, die Sie erstellen, bestimmt die Ressourcen, die Sie in Schritt 3 des Amazon Personalize erstellen können.
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Mit einer Domain-Datensatzgruppe können Sie Empfehlungen für Anwendungsfälle von VIDEO_ON_DEMAND- oder E-COMMERCE-Domains erstellen. Amazon Personalize verwaltet die Konfiguration, Schulung und Aktualisierung dieser Empfehlungen. Wenn Sie mit einer Domain-Datensatzgruppe beginnen, können Sie trotzdem benutzerdefinierte Ressourcen hinzufügen. In einer Domain-Datensatzgruppe können Sie keine Ressourcen für die nächstbeste Aktion, einschließlich der Datensätze „Aktionen“ und „Aktionsinteraktionen“, erstellen.
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Mit einer benutzerdefinierten Datensatzgruppe können Sie nur benutzerdefinierte Ressourcen erstellen. Dazu gehören Lösungen, Lösungsversionen und Kampagnen. Bei diesen Ressourcen haben Sie mehr Kontrolle über Konfigurationen, Updates und Umschulungen.
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Daten vorbereiten und importieren
Sie importieren Interaktions-, Artikel-, Benutzer-, Aktions- und Aktionsinteraktionsdatensätze in Datensätze (Amazon Personalize Container für Daten). Sie können Datensätze in großen Mengen oder einzeln importieren. Wenn Sie Massendaten importieren, können Sie Amazon SageMaker Data Wrangler verwenden, um Daten aus mehr als 40 Quellen zu importieren und für Amazon Personalize vorzubereiten. Weitere Informationen finden Sie unter Daten mit Amazon SageMaker Data Wrangler vorbereiten und importieren.
Nachdem Sie Daten in einen Amazon Personalize Personalize-Datensatz importiert haben, können Sie ihn analysieren, in einen Amazon S3 S3-Bucket exportieren, aktualisieren oder löschen, indem Sie den Datensatz löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung der Trainingsdaten in Ihren Datensätzen.
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Erstellen Sie Domain-Empfehlungen oder benutzerdefinierte Ressourcen
Nachdem Sie Ihre Daten importiert haben, erstellen Sie Domain-Empfehlungen (für Domain-Datensatzgruppen) oder benutzerdefinierte Ressourcen (für benutzerdefinierte Datensatzgruppen), um ein Modell anhand Ihrer Daten zu trainieren. Sie verwenden diese Ressourcen, um Empfehlungen zu generieren.
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Verwenden Sie Ihren Empfehlungsdienst oder Ihre benutzerdefinierte Kampagne, um Empfehlungen zu erhalten. Mit einer benutzerdefinierten Datensatzgruppe können Sie auch Batch-Empfehlungen oder Benutzersegmente abrufen.
Nachdem Sie den Amazon Personalize-Workflow zum ersten Mal abgeschlossen haben, sollten Sie Ihre Daten auf dem neuesten Stand halten und alle benutzerdefinierten Lösungen regelmäßig neu trainieren. Auf diese Weise kann Ihr Modell aus den jüngsten Aktivitäten Ihres Benutzers lernen und die Relevanz von Empfehlungen aufrechterhalten und verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Beibehaltung der Relevanz von Empfehlungen.
