Amazon Pinpoint에서 기계 학습 모델 관리 - Amazon Pinpoint
모델 모음 보기모델에 대한 설정 보기모델에 대한 설정 변경모델 복사모델 삭제

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Amazon Pinpoint에서 기계 학습 모델 관리

Amazon Pinpoint 콘솔의 기계 학습 모델 페이지에서는 현재 에서 Amazon Pinpoint 계정에 연결한 모든 기계 학습(ML) 모델에 대한 Amazon Pinpoint 구성 설정을 보고, 변경하고, 관리할 수 있는 단일 위치를 제공합니다 AWS 리전. 이 페이지를 사용하여 ML 모델 연결에 대한 구성 설정 보기, 변경 및 삭제와 같은 관리 작업을 수행할 수 있습니다. 추가 ML 모델의 데이터를 연결 및 사용하도록 Amazon Pinpoint를 구성할 수도 있습니다.

모델에 대한 연결을 추가하고 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Pinpoint에서 추천 모델 설정 단원을 참조하십시오.

모델 모음 보기

기계 학습 모델 페이지에는 Amazon Pinpoint가 계정의 특정 ML 모델 데이터를 연결 및 사용할 수 있도록 생성한 모든 구성 목록이 표시됩니다. 목록을 검색하거나 특정 구성을 빠르게 찾으려면 목록을 정렬 및 필터링하고 표시할 열을 선택한 다음 목록의 다른 표시 설정을 변경할 수 있습니다.

ML 모델 모음을 보려면

  1. 에서 Amazon Pinpoint 콘솔을 엽니다https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. 탐색 창에서 기계 학습 모델을 선택합니다. 기계 학습 모델 페이지가 열리고 모음의 구성 수와 해당 구성 목록이 표시됩니다.

  3. 목록을 사용자 지정하거나 특정 구성을 빠르게 찾으려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

    • 특정 값 유형별로 목록을 정렬하려면 해당 값의 열 머리글을 클릭합니다. 정렬 순서를 오름차순에서 내림차순으로 또는 그 반대로 변경하려면 열 머리글을 다시 클릭합니다.

    • 이름에 특정 텍스트가 포함된 구성만 표시하는 필터를 적용하려면 목록 위의 검색 상자에 텍스트를 입력합니다. 필터를 제거하려면 검색 상자에서 X를 선택합니다.

    • 목록에 표시되는 구성 수를 변경하려면 페이지 상단의 설정 아이콘을 선택합니다. 그런 다음 페이지 크기에서 표시할 구성 수를 선택한 다음 변경 사항 저장을 선택합니다.

    • 목록에서 열을 추가하거나 제거하려면 페이지 상단의 설정 아이콘을 선택합니다. 그런 다음 표시되는 열 선택에서 각 열을 표시하거나 숨긴 다음 변경 내용 저장을 선택합니다.

모델에 대한 설정 보기

기계 학습 모델 페이지를 사용하면 특정 구성을 빠르게 찾아서 열어 해당 설정 및 기타 정보를 볼 수 있습니다. 예를 들어 모델에서 메시지에 사용하기 위해 제공하는 속성 목록을 볼 수 있습니다. 설정을 보기 위해 구성을 연 후 구성에 대한 설정을 변경할 수도 있습니다.

ML 모델의 설정을 보려면

  1. 에서 Amazon Pinpoint 콘솔을 엽니다https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. 탐색 창에서 기계 학습 모델을 선택합니다.

  3. 기계 학습 모델 페이지에서 설정을 보려는 구성을 선택합니다.

구성 페이지가 열리고 구성에 대한 현재 설정이 표시됩니다.

모델에 대한 설정 변경

ML 모델의 구성 설정을 변경하기 전에 Amazon Pinpoint에서 해당 모델을 사용하는 메시지 템플릿에 변경 사항을 자동으로 적용한다는 점에 유의해야 합니다. (템플릿의 활성 버전과 최신 버전 모두에 변경 내용이 적용됩니다.) 즉, 변경 내용이 해당 템플릿을 사용하는 아직 전송되지 않은 메시지(예: 나중에 보내도록 예약된 캠페인 메시지)에도 영향을 줍니다.

따라서 변경으로 인해 Amazon Pinpoint가 해당 구성을 사용하는 아직 전송되지 않은 메시지를 보내지 못할 수 있습니다. 또는 변경으로 인해 이러한 메시지가 예기치 않거나 원치 않는 방식으로 표시될 수 있습니다. 이는 변경하는 구성 설정에 따라 다릅니다. 또한 모델을 사용하는 템플릿을 설계한 방법에 따라 달라집니다.

ML 모델의 구성 설정을 변경하는 경우, 모델의 현재 설정을 사용하는 템플릿도 검토하고 적절하게 변경해야 합니다. 예를 들어 속성을 삭제하는 경우 해당 속성을 사용하는 모든 템플릿에서 해당 속성을 제거하거나 교체해야 합니다. 또한 각 메시지 템플릿의 해당 버전을 변경해야 합니다. 자세한 내용은 메시지 템플릿 편집 단원을 참조하십시오.

기존 템플릿과 메시지에 변경 사항을 적용하지 않으려면 구성 복사본을 만들고, 원하는 변경 사항과 함께 복사본을 저장하면 됩니다. 그런 다음 새 템플릿에서 구성 복사본을 사용하거나, 구성 복사본을 사용하도록 기존 템플릿을 업데이트할 수 있습니다.

ML 모델에 대한 설정을 변경하려면

  1. 에서 Amazon Pinpoint 콘솔을 엽니다https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. 탐색 창에서 기계 학습 모델을 선택합니다.

  3. 기계 학습 모델 페이지에서 변경할 구성을 선택합니다. 구성 페이지가 열리고 구성에 대한 현재 설정이 표시됩니다.

  4. 모델 편집을 선택합니다.

  5. 모델 설정 페이지에서 변경하세요. 구성 이름을 제외한 모든 설정을 변경할 수 있습니다. 구성 이름을 변경하려면 구성의 복사본을 만들고 원하는 이름으로 복사본을 저장한 다음 원래 구성을 삭제(선택 사항)합니다.

  6. 이러한 설정 변경을 마치면 다음을 선택합니다.

  7. 속성 추가 페이지에서 변경한 다음 다음 를 선택합니다.

  8. 검토 및 게시 페이지에서 새 설정을 검토하고 원하는 설정인지 확인합니다. 원하는 설정이면 게시를 선택하여 변경 사항을 저장합니다.

모델 복사

ML 모델의 기존 구성과 유사한 새 구성을 빠르게 만들려면 구성의 복사본을 만들면 됩니다. 그런 다음 원래 구성을 변경하지 않고 구성 복사본의 설정을 변경할 수 있습니다.

ML 모델을 복사하려면

  1. 에서 Amazon Pinpoint 콘솔을 엽니다https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. 탐색 창에서 기계 학습 모델을 선택합니다.

  3. 기계 학습 모델 페이지에서 복사할 구성 옆의 확인란을 선택합니다.

  4. 작업 메뉴에서 복제를 선택합니다.

  5. 추천자 모델 이름에 구성 복사본의 이름을 입력합니다. 이름은 문자 또는 숫자로 시작해야 합니다. 최대 128자까지 입력할 수 있습니다. 문자는 문자, 숫자, 밑줄(_) 또는 하이픈(-)일 수 있습니다.

  6. 이름 입력을 마치면 모델 복제를 선택합니다. 구성 페이지가 열리고 복사한 구성에 대한 현재 설정이 표시됩니다.

  7. (선택 사항) 구성 복사본을 변경하려면 모델 편집을 선택한 다음 변경합니다. 마쳤으면 게시를 선택합니다.

모델 삭제

Amazon Pinpoint에서 ML 모델의 구성을 완전히 제거하려면 구성을 삭제하면 됩니다. 구성을 삭제하면 Amazon Pinpoint가 모든 구성 설정을 삭제하며 새 메시지 템플릿과 기존 메시지 템플릿 모두에서 해당 구성을 사용할 수 없게 됩니다. 구성을 삭제한 후에는 복구할 수 없습니다.

주의

구성을 삭제하면 Amazon Pinpoint에서 해당 구성을 사용하는 아직 전송되지 않은 메시지(예: 나중에 보내도록 예약된 캠페인 메시지)를 보낼 수 없습니다. 구성을 삭제하기 전에 해당 구성을 사용하는 메시지 템플릿의 내용과 설정을 검토하고 업데이트합니다. 또한 이러한 템플릿을 사용하는 캠페인 및 여정 활동을 검토하고 필요에 따라 업데이트합니다.

구성을 삭제하면 Amazon Pinpoint는 구성에서 사용되고 다른 에 저장된 리소스 또는 데이터를 삭제하지 않습니다 AWS 서비스. 여기에는 Personalize 솔루션 및 캠페인과 모든 AWS Lambda 함수가 포함됩니다.

ML 모델을 삭제하려면

  1. 에서 Amazon Pinpoint 콘솔을 엽니다https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. 탐색 창에서 기계 학습 모델을 선택합니다.

  3. 기계 학습 모델 페이지에서 삭제할 각 구성 옆의 확인란을 선택합니다.

  4. [Actions] 메뉴에서 [Delete]를 선택합니다.

  5. 표시되는 창에서 delete를 입력하여 선택한 구성을 삭제할 것인지 확인한 다음 모델 삭제를 선택합니다.