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Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 - Personalize

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성

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추천자를 생성할 경우 추천자를 지원하는 모델을 학습시킬 때 Amazon Personalize가 고려하는 열을 수정할 수 있습니다.

이를 통해 다양한 교육 데이터 조합을 실험해 볼 수 있습니다. 또는 중요한 데이터가 없는 열을 제외할 수도 있습니다. 예를 들어, 추천을 필터링하는 데만 사용하려는 열이 있을 수 있습니다. 이 열을 교육에서 제외할 수 있으며, Personalize는 필터링할 때만 이 열을 고려합니다.

EVENT_TYPE 열은 제외할 수 없습니다. 기본 설정으로 Personalize는 교육 시 사용할 수 있는 모든 열을 사용합니다. 다음 데이터는 항상 학습에서 제외됩니다.

  • 부울 데이터 유형이 있는 열

  • 노출 데이터

  • 범주 또는 텍스트가 아닌 사용자 지정 문자열 필드

학습에는 노출 데이터를 포함할 수 없지만 사용 사례 또는 레시피가 이를 사용하는 경우 Amazon Personalize는 추천 사항을 제공할 때 노출 데이터를 사용하여 탐색을 안내합니다.

다음 코드 샘플은 AWS CLI 또는 AWS SDKs로 훈련할 때 사용되는 열을 구성하는 방법을 보여줍니다. Amazon Personalize 콘솔을 사용하여 이렇게 하려면 추천자를 생성할 때 고급 구성 페이지에서 사용할 열을 지정합니다. 자세한 내용은 추천 생성(콘솔) 단원을 참조하십시오.

학습에서 열을 제외하려면 추천 구성의 일부로 trainingDataConfig의 excludedDatasetColumns객체를 제공하세요. 객체의 각 키에 대해 데이터세트 유형을 제공하세요. 각 값에 대해 제외할 열 목록을 제공하세요. 자세한 내용은 Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 단원을 참조하십시오.

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn recipe ARN \
--recommender-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"

교육 시(AWS CLI) 사용되는 열 구성

학습에서 열을 제외하려면 추천 구성의 일부로 trainingDataConfig의 excludedDatasetColumns객체를 제공하세요. 객체의 각 키에 대해 데이터세트 유형을 제공하세요. 각 값에 대해 제외할 열 목록을 제공하세요. 자세한 내용은 Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 단원을 참조하십시오.

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recipe-arn recipe ARN \
--recommender-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"

학습에서 열을 제외하려면 추천 구성의 일부로 trainingDataConfig의 excludedDatasetColumns객체를 제공하세요. 각 키에 대해 데이터세트 유형을 제공하세요. 각 값에 대해 제외할 열 목록을 제공하세요. 다음 코드는 추천을 생성할 때 교육에서 열을 제외하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 단원을 참조하십시오.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'recipe name',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",             /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",              /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN", /* required */
  recommenderConfig: {
    trainingDataConfig: {
      excludedDatasetColumns: {
        "DATASET_TYPE": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]   
      }
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

학습에서 열을 제외하려면 추천 구성의 일부로 trainingDataConfig의 excludedDatasetColumns객체를 제공하세요. 각 키에 대해 데이터세트 유형을 제공하세요. 각 값에 대해 제외할 열 목록을 제공하세요. 다음 코드는 추천을 생성할 때 교육에서 열을 제외하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 Amazon Personalize 도메인 추천자를 생성할 때 사용되는 열 구성 단원을 참조하십시오.

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'recipe name',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
SDK for JavaScript v3
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { CreateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the recommender's parameters
export const createRecommenderParam = {
  name: "RECOMMENDER_NAME",             /* required */
  recipeArn: "RECIPE_ARN",              /* required */
  datasetGroupArn: "DATASET_GROUP_ARN", /* required */
  recommenderConfig: {
    trainingDataConfig: {
      excludedDatasetColumns: {
        "DATASET_TYPE": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]   
      }
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new CreateRecommenderCommand(createRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();
anchoranchor
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'recipe name',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)

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