データセット内のトレーニングデータの管理

カタログの拡大に合わせてデータセット内のデータを更新します。これにより、Amazon Personalize のレコメンデーションの関連性を維持および改善できます。一括または個別のデータインポートオペレーションを使用して、より多くのデータをインポートできます。詳細については、「より多くのトレーニングデータをデータセットにインポートする」を参照してください。

データセット内のトレーニングデータを分析します。データインサイトや列と行の統計からデータについて知ることができます。また、データを改善するためにどのようなアクションを取ればよいのかを知ることができます。これらのアクションは、モデルのトレーニングの要件などの Amazon Personalize のリソース要件を満たすのに役立つ場合や、レコメンデーションの改善につながる場合があります。詳細については、「データセット内のデータの品質と量を分析する」を参照してください。

データを Amazon S3 バケットにエクスポートします。Amazon Personalize がレコメンデーションの生成に使用するデータを検証および検査し、以前にリアルタイムで記録したアイテムインタラクションイベントを表示したり、またはデータのオフライン分析を実行したりできます。詳細については、「データセット内のトレーニングデータを Amazon S3 にエクスポートする」を参照してください。

Items and Users データセットの場合、データセットのスキーマを置き換えて、データの新しい列を追加できます。データセットの作成後にデータ構造が変更された場合は、データセットのスキーマを置き換えることができます。詳細については、「データセットのスキーマを置き換えて新しい列を追加する」を参照してください。

データセット内のすべてのデータを削除できます。または、ユーザーとそのメタデータやインタラクションデータなどのデータをデータセットグループから削除することもできます。詳細については、「データ削除ジョブによるユーザーとそのデータの削除」および「データセットを削除してすべてのデータを削除する」を参照してください。