Preparazione e importazione di dati in blocco con Amazon SageMaker AI Data Wrangler - Amazon Personalize

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Preparazione e importazione di dati in blocco con Amazon SageMaker AI Data Wrangler

Importante

L'utilizzo di Data Wrangler comporta costi legati all'intelligenza artificiale SageMaker . Per un elenco completo di addebiti e prezzi, consulta la scheda Data Wrangler dei prezzi di Amazon SageMaker AI. Per evitare di incorrere in costi aggiuntivi, quando hai finito, chiudi l'istanza Data Wrangler. Per ulteriori informazioni, consulta Shut Down Data Wrangler.

Dopo aver creato un gruppo di set di dati, puoi utilizzare Amazon SageMaker AI Data Wrangler (Data Wrangler) per importare dati da oltre 40 fonti in un set di dati Amazon Personalize. Data Wrangler è una funzionalità di Amazon SageMaker AI Studio Classic che fornisce una end-to-end soluzione per importare, preparare, trasformare e analizzare i dati. Non puoi utilizzare Data Wrangler per preparare e importare dati in un set di dati Actions o in un set di dati di interazioni Action.

Quando usi Data Wrangler per preparare e importare dati, utilizzi un flusso di dati. Un flusso di dati definisce una serie di passaggi di preparazione dei dati tramite machine learning, a partire dall'importazione dei dati. Ogni volta che aggiungi un passaggio al flusso, Data Wrangler esegue un'azione sui dati, ad esempio trasformandoli o generando una visualizzazione.

Di seguito sono riportati alcuni passaggi che puoi aggiungere al flusso per preparare i dati per Amazon Personalize:

  • Insights: puoi aggiungere passaggi di analisi specifici di Amazon Personalize al tuo flusso. Queste informazioni possono aiutarti a conoscere i tuoi dati e quali azioni puoi intraprendere per migliorarli.

  • Visualizzazioni: puoi aggiungere passaggi di visualizzazione per generare grafici come istogrammi e grafici a dispersione. I grafici possono aiutarti a scoprire problemi nei dati, come valori anomali o valori mancanti.

  • Trasformazioni: puoi utilizzare le fasi di trasformazione specifiche e generali di Amazon Personalize per assicurarti che i tuoi dati soddisfino i requisiti di Amazon Personalize. La trasformazione di Amazon Personalize ti aiuta a mappare le colonne di dati alle colonne obbligatorie a seconda del tipo di set di dati Amazon Personalize.

Se devi lasciare Data Wrangler prima di importare i dati in Amazon Personalize, puoi tornare al punto in cui avevi interrotto scegliendo lo stesso tipo di set di dati quando avvii Data Wrangler dalla console Amazon Personalize. Oppure puoi accedere a Data Wrangler direttamente tramite AI Studio Classic. SageMaker

Ti consigliamo di importare i dati da Data Wrangler in Amazon Personalize come segue. Le fasi di trasformazione, visualizzazione e analisi sono opzionali, ripetibili e possono essere completate in qualsiasi ordine.

  1. Configura le autorizzazioni: configura le autorizzazioni per i ruoli dei servizi Amazon Personalize SageMaker e AI. E configura le autorizzazioni per i tuoi utenti.

  2. Avvia Data Wrangler in SageMaker AI Studio Classic dalla console Amazon Personalize - Usa la console Amazon Personalize per configurare SageMaker un dominio AI e avvia Data Wrangler in AI Studio Classic. SageMaker

  3. Importa i tuoi dati in Data Wrangler - Importa dati da oltre 40 fonti in Data Wrangler. Le fonti includono AWS servizi, come Amazon Redshift, Amazon o Amazon AthenaEMR, e terze parti come Snowflake o. DataBricks

  4. Trasforma i tuoi dati: usa Data Wrangler per trasformare i tuoi dati in modo da soddisfare i requisiti di Amazon Personalize.

  5. Visualizza e analizza i tuoi dati: usa Data Wrangler per visualizzare i tuoi dati e analizzarli tramite informazioni specifiche di Amazon Personalize.

  6. Elabora e importa dati in Amazon Personalize: utilizza un notebook SageMaker AI Studio Classic Jupyter per importare i dati elaborati in Amazon Personalize.

Informazioni aggiuntive

Le seguenti risorse forniscono informazioni aggiuntive sull'uso di Amazon SageMaker AI Data Wrangler e Amazon Personalize.