Personalizeを使用したセッションベースのファッションアイテムの推奨事項—パート2マヨルカの美学©MichaelTriska「私は、Vogueを変化のプラットフォーム、活動のプラットフォーム、非常に重要なファッション業界のプラットフォームとしてどのように使用できるかを考えています。」—アナ・ウィンターテクノロジーは、企業が顧客に向ける人間の顔を補完するものであり、置き換えるものではありません。顧客を深く理解することは、顧客の信頼を維持し、顧客が好むチャネルを通じてパーソナライズされたメッセージを顧客に提供する能力において重要な役割を果たします。AMAROでは、AWSPersonalizeからの製品の推奨事項を記載したメールキャンペーンの送信を開始しました。新しい推奨アーキテクチャの最初のリリースでは、開発に2週間かかり、製品の推奨を含む電子メールのクリック率が20%向上しました。通常、これらの種類の機械学習プロセスは、依然として低速で、自動化されておらず、スケーリングが難しい傾向があります。そのため、このブログ投稿では、パーソナライズされた電子メールキャンペーンの例を使用して、完全に自動化されたサーバーレス機械学習ライフサイクルを実装した方法を紹介します。この一連のブログ投稿は、次のように構成されています。電子メールで製品の推奨事項を使用してパーソナライズを実現するには、キャンペーンのユースケースごとに異なる戦略を使用する必要があります。在庫があり、同様の製品を推奨する製品について、イベントによってトリガーされる電子メールを送信したり、ニュースレターで他の推奨事項を表示したりできます。次に、疑問が生じます。ユーザーの長期的な好み(高度にパーソナライズされた)ではなく、品揃えからの最新の人気トレンド(パーソナライズの必要なし)を考慮しますか?人間の監督なしに、さまざまな製品が優れた美的感覚で展示されていることをどのように確認しますか?APIが必要とする推奨のスループットはどれくらいですか?これらの質問に答えるには、さまざまなデータセット、アルゴリズム、再トレーニング、およびアーキテクチャが必要になります。「ファッションで成功するための単一の道がないのを見るのは魅力的です。」—エミリーボード製品の推奨事項を含むAMAROメールキャンペーンの例。「注意しないと、データサイエンティストが、Pythonノートブックとモデルをエンジニアに文字通り電子メールで送信して本番環境に展開することになりかねません。StepFunctionsを使用しています。Functionsは、複数のAWSサービスを統合して、復元力のあるサーバーレスワークフローを大規模に構築できるようにするオーケストレーションサービスです。Personalizeと組み合わせると、自動パイプラインを調整してデータを前処理し、APIエンドポイントをトレーニングして公開する強力なサービスが提供されます。画像1:ステップ関数の機械学習ワークフロー。次のアーキテクチャ図に示されているように、Fargateタスクを同期的に呼び出し、AmazonPersonalizeまたはSlackを呼び出すAWSLambda関数を含むAWSステップ関数ワークフローをデプロイしました。ワークフローは一連のステップで構成され、1つのステップの出力が次のステップへの入力として機能します。高レベルのプロセスは次のようになります。1.トリガーと入力処理。ステップ関数の実行は、イベントトリガーからの入力としてJSON文字列を受け取り、その入力をワークフローの最初の状態に渡します。入力文字列は状態から状態へと流れ、入力パラメータに応じて、キャンペーンを裏付けるさまざまなモデルを作成できます。このようにして、ワークフローはスケーラブルで一般的になり、電子メールキャンペーン以外のさまざまなユースケースにも対応できます。戦略入力を変更すると、バックエンドコードは別のデータセットまたはアルゴリズムパラメータを使用します。2.前処理、データセットの作成およびテスト。最初に、ステップ関数を使用して、ステップ「データセットのアンロードとアップロード」でECSFargateコンテナタスクを使用してETLジョブを実行します。Personalizeは、リアルタイムのイベントデータだけでなく、過去のユーザーインタラクションデータのみに基づいて推奨を行うことができます。自動化された電子メールキャンペーンでは、履歴データを使用します。ETLパイプラインでは、クリックイベントからユーザーインタラクションデータセットを作成し、データウェアハウスからS3にデータをアンロードする前に明らかな問題をテストすることで、データの負債を排除します。このような負債には、裾が重いまたは頭が重いユーザーとアイテムの分布、およびユーザーアイテムの繰り返しアクティビティまたは重複率が含まれます。Personalizeは、「データセットグループ」の概念を使用して、データセット、スキーマトレーニングモデル、およびキャンペーンエンドポイントをさまざまなユースケースから分離します。ステップ関数ステートマシンの複雑さを軽減するために、データセットリソースを作成し、データセットをS3からインポートして、追加のステップ関数状態ではなく、コンテナータスク内でパーソナライズします。3.ソリューションとキャンペーンエンドポイントを作成します。Lambda関数を使用して、AWSインターフェースで通常手動で行う残りのワークフローをマッピングし、推奨アルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、実験結果の抽出、またはキャンペーンエンドポイントの作成を行います。パーソナライズモデルのトレーニングに成功し、キャンペーンエンドポイントを活用してユーザー向けの推奨事項を取得できるようになりました。AWSPersonalizeを使用して作業する際の落とし穴を克服するためのヒントキャロルビール—リトルブリテン2003–2006。Personalizeはまだ非常に新しいサービスであり、いくつかの制限があります。新しいサービスに適応する際に、次の問題が発生しました。監視は、モデルの過剰適合を回避するのに役立ちます。AWSのエンジニアでさえ、HRRNメタデータレシピはモデルに適合しすぎる傾向があるため、注意するように言われました。AutoMLを使用しないでください。時間がかかりすぎ、通常のトレーニングよりもはるかに費用がかかりますが、実験結果が向上しない可能性があります。SIMSレシピをベースラインとして使用し、HRRNレシピを試してみることができます。すべての機械学習製品と同様に、データセットを理解し、そのデータセットで基本的な統計を実行する必要があります。最初のトライアルでは、user_idを含まない匿名ユーザーが多数いたため、比較的小さなデータセットで1500トレーニング時間の単一トレーニングを行いました。アルゴリズムは、欠陥のあるデータセットのパターンを学習しようとしました。モデルトレーニングを開始すると、ソリューショントレーニングを早期に停止することはできません。「作成中」ステータスになります。これは、ワークフローをテストして壊れやすくしたいだけの開発モードでは特に面倒です。Functionsによってホストされるエンドポイントを作成した後、たとえば在庫切れの商品を表示するなど、ユーザーエクスペリエンスの低下を回避するために、推奨事項にビジネスロジックを追加する必要がありました。画像2は、特定のビジネスリクエストに対する高レベルのアーキテクチャソリューションを示しています。画像2:高レベルのアーキテクチャソリューション。顧客関係ツールであるBrazeからリクエストされるAPIGatewayエンドポイントを設定して、ユーザーの推奨事項を取得し、メールで送信します。Lambdaプロキシにはビジネスロジックが含まれています。次のGithubは、サーバーレスフレームワークとのLambda-Proxy統合および対応するLambda関数の簡略化バージョンをセットアップする方法のリファレンスとして機能できます。機械学習は、メールキャンペーンであろうと、フロントエンドの直接的な顧客向け製品であろうと、ユーザーに影響を与えたい場合は、Jupiterノートブックを作成するだけではありません。機械学習の分野でのほとんどの作業、特に研究における最も深刻な懸念は、データセットに対する詳細な洞察を提供しないことです。有益性を評価することが困難になります。Functionsなどのサービスは、サーバーの維持や開発の遅れから脱却するのに役立ちますが、重要なことに焦点を当てます。機械学習技術の印象的な結果にもかかわらず、Zhanget。(2016)観察:「ディープニューラルネットワークは、ランダムなラベルに簡単に適合します。正確には、真のデータの完全にランダムなラベリングでトレーニングされた場合、ニューラルネットワークは0のトレーニングエラーを達成します。トレーニングラベルとテストラベルの間に相関関係がないため、テストエラーは偶然に勝るものはありません。」データセットを分析する次のブログ投稿のフォローアップにご期待ください。—リトルブリテン2003–2006。対面での仕事ではなくリモートでの仕事の機会がその仕事への関心にどのように影響するかという研究上の質問に答えるために、粗い完全一致を使用し始めました。行った単純な探索的データ分析によって示されたタイプの上方バイアスを除去するのに大いに役立ったようです。粗い完全一致)前回の投稿で、私は、求人の遠隔性が確かに応募者のより多くの関心と相関していることを示しましたが、この相関関係が誤解を招く可能性がある、あるいはおそらく少なくとも応募者に関して企業が合理的に期待できることを誇張して示している可能性がある理由も示しました。それによって求人が現場ではなく遠隔地になれば、関心が高まるでしょう。オンサイト、ハイブリッド、リモートなど、さまざまな勤務形態が宣伝されている求人情報は、少なくとも私のサンプルでは、​​必要な経験の量からどの業界に至るまで、求人情報への興味を引くその他の要素も異なる傾向があります。彼らは自分がどのような肩書きを持つ傾向があるのか​​を考えています。読書チャレンジは有毒です地元の書店ともう一冊の本を求めて交渉していると、手のかゆみが広がった。この本は、最近購入した残りの本と同様に、私の「読みたい本」(TBR)の山の中でその王座を見つけることになります。それでも、買ってしまいました。アドレスに変換し、コンピュータが接続できるようにします。ワークについて語る今日の急速に進化するビジネス環境において、ハイブリッドおよびリモートワークの概念は前例のない勢いを増しています。企業が従業員のニーズや期待の変化に適応し続ける中、さまざまな分野の専門家が集まり、この変革的な働き方のメリット、課題、将来について議論しています。資金を提供する取り組みの中心です。来年の資金がどこに流れるかの指針となるよう、さまざまな議会事務所に要望書を提出しています。