Amazon Personalize 워크플로우

사용 사례를 Amazon Personalize 리소스와 연결 – Amazon Personalize는 다양한 사례에 맞게 구성된 도메인 기반 리소스 및 사용자 지정 리소스를 제공합니다. 사용 사례를 Amazon Personalize 리소스와 일치시킬 때 해당 데이터 요구 사항을 기록해 둡니다. 사용 사례 또는 레시피를 선택하면 이 정보가 데이터를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

훈련 데이터 준비 - 도메인 사용 사례 또는 사용자 지정 레시피의 데이터 요구 사항에 따라 대량 훈련 데이터를 CSV 파일에 준비합니다. 사용 사례 또는 레시피에 따라 Amazon Personalize는 항목 상호 작용, 항목, 사용자, 작업 및 작업 상호 작용 데이터를 사용할 수 있습니다. 대량 데이터가 없는 경우 개별 가져오기 작업을 사용하여 Amazon Personalize 학습 요구 사항과 도메인 사용 사례 또는 레시피의 데이터 요구 사항을 충족할 때까지 데이터를 수집하고 이벤트를 스트리밍할 수 있습니다.

데이터에 대한 스키마 JSON 파일 생성 - 가져오는 각 데이터 유형에 대한 스키마 JSON 파일을 생성합니다. 이러한 파일은 열 이름 및 데이터 유형을 포함하여 데이터의 구조와 내용을 간략하게 설명합니다.

데이터세트 그룹 생성 – 데이터세트 그룹은 Amazon Personalize 리소스를 위한 컨테이너입니다. VIDEO_ON_DEMAND 또는 도메인에 대해 미리 구성된 리소스가 있는 ECOMMERCE 도메인 데이터 세트 그룹을 생성할 수 있습니다. 또는 사용자 지정 데이터세트 그룹을 생성하고 사용자 지정 리소스만 생성할 수 있습니다.

스키마 및 데이터세트 생성 – 스키마는 Amazon Personalize에 데이터 구조를 알려주고 Amazon Personalize가 데이터를 파싱할 수 있도록 해 줍니다. 데이터세트는 Amazon Personalize에서 데이터를 학습하기 위한 컨테이너입니다.

학습 데이터를 데이터세트로 가져오기 - 준비된 상호 작용, 항목, 사용자, 작업 또는 작업 상호 작용 레코드를 가져옵니다. 레코드를 대량으로 또는 개별적으로 가져올 수 있습니다.

모델 훈련 및 배포 - VIDEO_ON_DEMAND 또는 ECOMMERCE 도메인에서에 대한 모델을 훈련하고 배포하려면 도메인 추천자를 생성합니다. 사용자 지정 리소스의 경우 사용자 지정 솔루션 및 솔루션 버전을 생성합니다. 실시간 추천의 경우, 캠페인에 솔루션 버전을 배포합니다.

추천 받기 – 추천자 또는 사용자 지정 캠페인을 사용하여 추천을 받습니다. 필터를 사용하여 추천에 특정 유형의 항목을 포함시키거나 제외시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 추천 및 사용자 세그먼트 필터링 단원을 참조하십시오. 사용자 지정 리소스를 사용하면 캠페인을 생성하지 않고도 배치 권장 사항 또는 사용자 세그먼트를 가져올 수도 있습니다.

실시간 이벤트 기록 - 고객이 추천 사항과 상호 작용할 때 실시간 이벤트를 기록합니다. 이렇게 하면 상호 작용 데이터가 쌓이고 데이터를 최신으로 유지할 수 있습니다. 그리고 Amazon Personalize에 사용자의 현재 관심사를 알려주므로, 추천 관련성을 높일 수 있습니다.