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Resumen del flujo de trabajo de Amazon Personalize
El flujo de trabajo de Amazon Personalize es el siguiente:
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Crear un grupo de conjuntos de datos
Un grupo de conjuntos de datos es un contenedor para los recursos de Amazon Personalize. El tipo de grupo de conjuntos de datos que cree determina los recursos que puede crear en el paso 3 del flujo de trabajo de Amazon Personalize.
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Con un grupo de conjuntos de datos de dominio, puede crear recomendadores para casos de uso de dominio de VIDEO_ON_DEMAND o ECOMMERCE. Amazon Personalize gestiona la configuración, el entrenamiento y la actualización de estos recomendadores. Si comienza con un grupo de conjuntos de datos de dominio, aún puede agregar recursos personalizados. No puede crear los siguientes recursos de mejor acción, incluidos los conjuntos de datos de acciones e interacciones de acciones, en un grupo de conjuntos de datos de dominio.
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Con un grupo de conjuntos de datos personalizados, solo puede crear recursos personalizados. Estos incluyen soluciones, versiones de soluciones y campañas. Con estos recursos, tiene más control sobre las configuraciones, las actualizaciones y el reentrenamiento.
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Importa registros de interacciones, elementos, usuarios, acciones e interacciones de acción a conjuntos de datos (contenedores de Amazon Personalize para los datos). Puede importar registros de forma masiva o individual. Al importar datos masivos, puede usar Amazon SageMaker Data Wrangler para importar datos de más de 40 fuentes y prepararlos para Amazon Personalize. Para obtener más información, consulte Preparación e importación de datos con Amazon SageMaker Data Wrangler.
Tras importar los datos a un conjunto de datos de Amazon Personalize, para analizarlos, exportarlos a un bucket de Amazon S3, eliminarlos o actualizarlos, elimine el conjunto de datos. Para obtener más información, consulte Administrar los datos de entrenamiento en sus conjuntos de datos.
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Crear recomendaciones de dominio o recursos personalizados
Después de importar los datos, cree recomendadores de dominios (para grupos de conjuntos de datos de dominio) o recursos personalizados (para grupos de conjuntos de datos personalizados) para entrenar un modelo a partir de sus datos. Usará estos recursos para generar recomendaciones.
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Use su recomendador o campaña personalizada para obtener recomendaciones. Con un grupo de conjuntos de datos personalizados, también puede obtener recomendaciones por lotes o segmentos de usuarios.
Después de completar el flujo de trabajo de Amazon Personalize por primera vez, mantenga sus datos actualizados y vuelva a entrenar periódicamente cualquier solución personalizada. Esto permite que su modelo aprenda de la actividad más reciente de sus usuarios y mantiene y mejora la relevancia de las recomendaciones. Para obtener más información, consulte Mantenimiento de la relevancia de las recomendaciones.