Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Mengimpor data pelatihan ke Amazon Personalize dataset
Setelah Anda selesai membuat skema dan kumpulan data, Anda siap untuk mengimpor data pelatihan Anda ke dalam kumpulan data. Saat mengimpor data, Anda dapat memilih untuk mengimpor catatan secara massal, satu per satu, atau keduanya.
-
Impor massal melibatkan impor sejumlah besar catatan sejarah sekaligus. Anda dapat menyiapkan data massal sendiri, dan mengimpornya langsung ke Amazon Personalisasi dari CSV file di Amazon S3. Untuk informasi tentang cara menyiapkan data Anda, lihatMempersiapkan data pelatihan untuk Amazon Personalize. Jika Anda memerlukan bantuan untuk mempersiapkan data, Anda dapat menggunakan SageMaker Data Wrangler untuk menyiapkan dan mengimpor interaksi item massal, pengguna, dan data item Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mempersiapkan dan mengimpor data massal menggunakan Amazon SageMaker Data Wrangler.
-
Jika tidak memiliki data massal, Anda dapat menggunakan operasi impor individual untuk mengumpulkan data dan streaming peristiwa hingga memenuhi persyaratan pelatihan Amazon Personalize dan persyaratan data kasus atau resep penggunaan domain Anda. Untuk informasi tentang merekam acara, lihatMerekam peristiwa waktu nyata untuk memengaruhi rekomendasi. Untuk informasi tentang mengimpor catatan individual, lihatMengimpor catatan individual ke dalam kumpulan data Amazon Personalize.
Setelah mengimpor data ke dalam kumpulan data Amazon Personalize, Anda dapat menganalisisnya, mengekspornya ke bucket Amazon S3, memperbaruinya, atau menghapusnya dengan menghapus kumpulan data.
Seiring pertumbuhan katalog Anda, perbarui data historis Anda dengan operasi impor massal atau data individual tambahan. Untuk rekomendasi waktu nyata, perbarui kumpulan data interaksi Item Anda dengan perilaku pengguna Anda. Anda melakukan ini dengan merekam peristiwa interaksi real-time dengan pelacak peristiwa dan PutEvents operasi. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat Merekam peristiwa waktu nyata untuk memengaruhi rekomendasi
Setelah mengimpor data, Anda siap membuat pemberi rekomendasi domain (untuk grup kumpulan data Domain) atau sumber daya khusus (untuk grup kumpulan data kustom) untuk melatih model pada data Anda. Anda menggunakan sumber daya ini untuk menghasilkan rekomendasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Rekomendasi domain di Amazon Personalisasi atau Sumber daya khusus untuk melatih dan menerapkan model Amazon Personalize.
Topik
