HAL_DATA_techBlogスマートフォン用の表示で見るHAL_DATA_techBlogハルデータ研究所の技術ブログです。CDP関連の開発をしてます。Personalizeを使ってみるはじめに本ブログ記事は、以下の読者を想定しております。Personalize概要と、料金体系、実際に使ってみる流れをまとめます。Personalizeは、Amazon.comで利用されているのと同じ、ユーザーのパーソナライズ、類似アイテム、および再ランキングが利用できるPaaSサービスです。2018年に発表され、2019年6月にGA(一般利用可能)となりました。現在では、東京リージョンでも利用可能です。本サービスは、以下の3つのデータを入力としてトレーニング(学習)を行います。※例:閲覧履歴や購入履歴など学習したモデルを用いて、以下のAPIが利用可能になります。Personalizeの料金は、以下の3つにより構成されております。データの取り込み(トレーニング用データ+レコメンデーション用データ)トレーニングレコメンデーション例えば、月間2000万PV程度のECサイトで、表示毎に商品の推薦を行うと想定して費用を試算してみます。1282USD/月の費用となります。個人的な感想としては、データ取り込みとトレーニングデータ費用はそれほど高くないですが、レコメンデーションを多用するECサイトなどでは、アクセス数が多い場合かなり費用が高くなってしまう可能性があります。Dataset(http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/)を利用させてもらいます。これは、本のレビューデータのデータセットです。データの量としては、以下の通りです。Book-Ratingデータサイズは、そのままだと合計100MB程度です。Personalizeの入力形式に加工する必要があります。Notebookは、下記にまとめているのでご参考にしてください。Colaboratory)がオススメです。ipynbファイルをダウンロードして、Googleドライブに入れたら、Colaboratoryで起動すれば動きます。Personalizeに渡します。データの前処理で作成した、3つのCSVファイルをS3バケットに置きます。データを置くS3バケットには以下のポリシーを設定しておく必要があります。Personalizeの各種モデルは、以下のような構造になっています。groupを作成し、DatasetとしてS3のcsvを登録していきます。csvを登録する際に、データのスキーマをJsonで指定する必要があります。今回は、以下のようなスキーマでデータを作成しています。"1.0"}この時、データImportに利用するIAMロールを作成することが必要なので、画面から新規にロールを作成して、”AmazonPersonalizeFullAccess”ポリシーをロールに付与しましょう。学習の実行3つのDatasetが登録できたら、Datasetを利用して学習を行います。学習は、Solutionを作成することで実行されます。学習方法は、Recipeという名前で登録できます。今回は、デフォルトで用意されているaws-hrnnというレシピを利用します。デフォルトで用意されているRecipeについては、以下のマニュアルの”事前定義済みレシピ”の章で詳しく説明されています。https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/personalize-dg.pdf学習には、2〜3時間程度かかります。APIのエンドポイントの作成Solutionの作成が完了したら、Campaignsを作成し、APIで利用できるようにします。Campaigns作成時に、利用するSolutionと最小で確保するスループットを指定します。ここで注意なのが、最小で確保するスループットを最小値の1にしても、利用料金としては1時間辺り0.2USDの料金が発生します。月額に直すと144USDとそれなりの額になるので、終わったら忘れずにCampaignsを削除しましょう。APIの利用Campaignsが作成されれば、アクセスに利用できるarnが生成されます。API)”を実行してみます。276746のユーザに対して、推奨されるBookのISBNを取得します。Personalizeの初歩部分を実際に動作させながらまとめてみました。Personalizeを使ってみる月別アーカイブはてなブログをはじめよう!haldataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。