投稿日: Apr 17, 2023
Amazon Personalize と Amazon SageMaker Data Wrangler との統合によって、データをより簡単にインポートして準備できるようになりました。Amazon Personalize を使用すると、デベロッパーは製品とコンテンツのパーソナライズされたレコメンデーションを通じて、カスタマーエンゲージメントを改善できます。機械学習の専門知識は必要ありません。モデルトレーニングに使用されるデータの質はレコメンデーションの質に影響するため、Amazon Personalize を使用して質の高いレコメンデーションを得るためには、データの集約と準備が重要なステップになります。今回のリリースにより、Amazon Personalize で使用する前に、Amazon SageMaker Data Wrangler でデータを準備できるようになりました。お客様は Amazon SageMaker Data Wrangler を使用して、エンドツーエンドのデータ準備 (データ選択、クレンジング、探索、視覚化、大規模処理を含む) を実行できます。これは、単一のユーザーインターフェイスでコードをほとんど、またはまったく使用することなく、40 以上の対応データソースからデータをインポートしたうえで行えます。これにより、Amazon SageMaker Data Wrangler で、ユーザー、アイテム、またはインタラクションデータセットを迅速に準備できます。この準備作業は、300 を超える組み込みデータ変換の活用、データインサイトの取得、データの問題の修正による迅速な反復処理というプロセスを通じて行われます。
Amazon SageMaker Data Wrangler との統合は簡単に利用を開始できます。Amazon Personalize コンソールにアクセスして、データセットグループ内からデータセットを開き、[Import and Prepare Your Data] (データのインポートと準備) をクリックし、[Prepare Data with Data Wrangler] (Data Wrangler でデータを準備) をクリックするだけです。Amazon SageMaker Data Wrangler を使用しているお客様は、使用量に応じて追加料金が発生するため、料金ページを確認してください。
Amazon Personalize を使用すると、Amazon で使用されているのと同じ機械学習テクノロジーを使用して、機械学習の経験がなくても、ウェブサイト、アプリケーション、広告、メールなどをパーソナライズできます。Amazon Personalize の使用を開始するには、ドキュメントにアクセスしてください。