Choix des données d'interaction entre les objets utilisées pour l'entraînement - Amazon Personalize

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Choix des données d'interaction entre les objets utilisées pour l'entraînement

Important

Par défaut, toutes les nouvelles solutions utilisent l'entraînement automatique. Avec la formation automatique, vous encourez des frais de formation pendant que votre solution est active. Pour éviter des coûts inutiles, lorsque vous avez terminé, vous pouvez mettre à jour la solution pour désactiver l'entraînement automatique. Pour plus d'informations sur les coûts de formation, consultez la tarification d'Amazon Personalize.

Vous pouvez choisir les événements dans un ensemble de données d'interactions entre articles qu'Amazon Personalize utilise lors de la création d'une version de solution (formation d'un modèle). Le choix des données d'interaction entre les éléments avant l'entraînement vous permet de n'utiliser qu'un sous-ensemble pertinent de vos données pour l'entraînement ou de supprimer le bruit pour entraîner un modèle plus optimisé. Pour plus d'informations sur les ensembles de données d'interactions entre éléments, consultezDonnées d'interaction entre les articles.

Note

Si vous utilisez User-Personalization-v2 ou Personalized-Ranking-V2, vos coûts de formation sont basés sur les données relatives aux interactions avec les articles avant de les filtrer par type ou valeur d'événement. Pour plus d'informations sur la tarification, consultez la section Tarification Amazon Personalize.

Vous pouvez sélectionner les données d'interaction entre les articles comme suit :

  • Choisissez les enregistrements en fonction du type : lorsque vous configurez une solution, si votre jeu de données d'interactions avec les articles inclut des types d'événements dans une TYPE colonne EVENT _, vous pouvez éventuellement spécifier un type d'événement à utiliser dans le cadre de l'entraînement. Par exemple, si votre ensemble de données d'interactions avec les articles inclut des types d'événements d'achat, de clic et de surveillance, et que vous souhaitez qu'Amazon Personalize entraîne le modèle avec uniquement des événements de surveillance, lorsque vous configurez votre solution, vous devez fournir une surveillance sous la forme event type que Amazon Personalize utilise dans le cadre de la formation.

    Si votre jeu de données d'interactions avec les articles contient plusieurs types d'événements dans une TYPE colonne EVENT _, et que vous ne fournissez aucun type d'événement lorsque vous configurez votre solution, Amazon Personalize utilise toutes les données d'interaction avec les articles pour l'entraînement avec le même poids, quel que soit le type.

  • Choisissez les enregistrements en fonction du type et de la valeur : lorsque vous configurez une solution, si votre jeu de données sur les interactions entre les articles inclut VALUE les champs EVENT EVENT _ TYPE et _, vous pouvez définir une valeur spécifique comme seuil pour exclure les enregistrements de la formation. Par exemple, si vos VALUE données EVENT _ pour les événements marqués d'un EVENT _ TYPE de visionnage sont le pourcentage d'une vidéo regardée par un utilisateur, si vous définissez le seuil de valeur de l'événement à 0,5 et le type d'événement à regarder, Amazon Personalize entraîne le modèle en utilisant uniquement les événements d'interaction entre les spectateurs avec un EVENT _ VALUE supérieur ou égal à 0,5.

Le code suivant montre comment utiliser le SDK for Python (Boto3) pour créer une solution qui utilise uniquement les watch événements pour lesquels l'utilisateur a regardé plus de la moitié de la vidéo.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
    name = 'solution name',
    datasetGroupArn = 'arn:aws:personalize:region:accountId:dataset-group/datasetGroupName',
    recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2',
    eventType = 'watch',
    solutionConfig = {
        "eventValueThreshold": "0.5"
    }
)

# Store the solution ARN
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']

# Use the solution ARN to get the solution status
solution_description = personalize.describe_solution(solutionArn = solution_arn)['solution']
print('Solution status: ' + solution_description['status'])