概要
機械学習でパーソナライズされたエクスペリエンスを維持することで、大規模なカスタム推奨デルなど、製品ポートフォリオに合わせたカスタム Amazon Personalize エクスペリエンスを構築できます。この AWS ソリューションでは、Amazon Personalize 内のリソースの自動化とスケジュールされた更新により、パーソナライズされたワークロードの開発やデプロイが合理化および加速されます。
メリット
Amazon Personalize のすべてのリソースの作成を事前に自動化することで、時間とコストを節約できます。
Amazon Personalize のワークフローをアプリケーションに統合します。
技術的な詳細情報
このアーキテクチャは、実装ガイドと、付属の AWS CloudFormation テンプレートを使用して自動的にデプロイできます。
ステップ 1
AWS CloudFormation テンプレートは、パーソナライズデータと設定ファイルの保存に使用される Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットをデプロイします。
ステップ 2
新規または更新されたパーソナライズ設定がパーソナライズデータバケットにアップロードされたときに開始される AWS Lambda 関数。
ステップ 3
AWS Step Functions ワークフローは、Amazon Personalize データセットグループのすべてのリソース (データセット、スキーマ、イベントトラッカー、フィルター、ソリューション、キャンペーン、バッチ推論ジョブなど) を管理します。
ステップ 4
新しいトレーニング済みソリューションのバージョンごとに Amazon Personalize 向けの Amazon CloudWatch メトリクスが追加され、モデルのパフォーマンスを経時的に評価するのに役立ちます。
ステップ 5
メンテナンスワークフローが完了すると Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピックおよびサブスクリプションから E メールで管理者に通知があります。
ステップ 6
Amazon DynamoDB は、Amazon Personalize に設定されたスケジュールされたイベントを追跡して、Amazon Personalize ソリューションを完全または部分的に再トレーニングし、データセットをインポートまたは再インポートして、バッチ推論ジョブを実行します。
ステップ 7
Step Functions ワークフローは、現在実行中のスケジュールされたイベントを追跡し、Step Functions を呼び出して Amazon Personalize ソリューションのメンテナンス (新しいソリューションバージョンの作成、キャンペーンの更新) を実行し、更新されたデータセットをインポートして、バッチ推論を実行します。
ステップ 8
一連のメンテナンス用 Step Functions は、新しいデータセットのインポートジョブをスケジュールどおりに作成し、Amazon Personalize ソリューションの FULL 再トレーニングをスケジュールどおりに実行し (および関連するキャンペーンを更新し)、Amazon Personalize ソリューションの UPDATE 再トレーニングをスケジュールどおりに実行し (および関連するキャンペーンを更新し)、バッチ推論ジョブを作成します。
ステップ 9
リソースステータス通知の更新は、Step Functions ワークフロー全体で Amazon EventBridge イベントバスに送信されます。
ステップ 10
コマンドラインインターフェイス (CLI) により、Amazon Personalize に既に存在するリソースのスケジュールをインポートして確立することができます。
ステップ 1
AWS CloudFormation テンプレートは、パーソナライズデータと設定ファイルの保存に使用される Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットをデプロイします。
ステップ 2
新規または更新されたパーソナライズ設定がパーソナライズデータバケットにアップロードされたときに開始される AWS Lambda 関数。
ステップ 3
AWS Step Functions ワークフローは、Amazon Personalize データセットグループのすべてのリソース (データセット、スキーマ、イベントトラッカー、フィルター、ソリューション、キャンペーン、バッチ推論ジョブなど) を管理します。
ステップ 4
新しいトレーニング済みソリューションのバージョンごとに Amazon Personalize 向けの Amazon CloudWatch メトリクスが追加され、モデルのパフォーマンスを経時的に評価するのに役立ちます。
ステップ 5
メンテナンスワークフローが完了すると Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピックおよびサブスクリプションから E メールで管理者に通知があります。
ステップ 6
Amazon DynamoDB は、Amazon Personalize に設定されたスケジュールされたイベントを追跡して、Amazon Personalize ソリューションを完全または部分的に再トレーニングし、データセットをインポートまたは再インポートして、バッチ推論ジョブを実行します。
ステップ 7
Step Functions ワークフローは、現在実行中のスケジュールされたイベントを追跡し、Step Functions を呼び出して Amazon Personalize ソリューションのメンテナンス (新しいソリューションバージョンの作成、キャンペーンの更新) を実行し、更新されたデータセットをインポートして、バッチ推論を実行します。
ステップ 8
一連のメンテナンス用 Step Functions は、新しいデータセットのインポートジョブをスケジュールどおりに作成し、Amazon Personalize ソリューションの FULL 再トレーニングをスケジュールどおりに実行し (および関連するキャンペーンを更新し)、Amazon Personalize ソリューションの UPDATE 再トレーニングをスケジュールどおりに実行し (および関連するキャンペーンを更新し)、バッチ推論ジョブを作成します。
ステップ 9
リソースステータス通知の更新は、Step Functions ワークフロー全体で Amazon EventBridge イベントバスに送信されます。
ステップ 10
コマンドラインインターフェイス (CLI) により、Amazon Personalize に既に存在するリソースのスケジュールをインポートして確立することができます。
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この動画では、機械学習を利用してパーソナライズされたエクスペリエンスの維持を使用して、Amazon Personalize ワークロードの開発、自動化、デプロイを合理化および加速する方法を紹介します。