Personalizați Amazon este încântat să anunțe instruire automată pentru soluții. Instruirea pentru soluții este fundamentală pentru a menține eficiența unui model și pentru a vă asigura că recomandările se aliniază cu comportamentele și preferințele în evoluție ale utilizatorilor. Pe măsură ce modelele și tendințele de date se schimbă în timp, reantrenarea soluției cu cele mai recente date relevante permite modelului să învețe și să se adapteze, îmbunătățind acuratețea predictivă. Instruirea automată generează o nouă versiune de soluție, atenuând deviația modelului și menținând recomandările relevante și adaptate comportamentului curent al utilizatorilor finali, incluzând în același timp cele mai noi elemente. În cele din urmă, antrenamentul automat oferă o experiență mai personalizată și mai captivantă, care se adaptează la preferințele în schimbare.

Amazon Personalize accelerează transformarea dvs. digitală cu machine learning (ML), făcând integrarea fără efort a recomandărilor personalizate în site-uri web, aplicații, sisteme de marketing prin e-mail existente și multe altele. Amazon Personalize le permite dezvoltatorilor să implementeze rapid un motor de personalizare personalizat, fără a necesita experiență ML. Amazon Personalize furnizează infrastructura necesară și gestionează întreaga conductă ML, inclusiv procesarea datelor, identificarea funcțiilor, utilizarea algoritmilor adecvați și instruirea, optimizarea și găzduirea modelelor personalizate pe baza datelor dvs. Toate datele dvs. sunt criptate pentru a fi private și sigure.

În această postare, vă ghidăm prin procesul de configurare a antrenamentului automat, astfel încât soluțiile și recomandările dvs. să își mențină acuratețea și relevanța.

Prezentare generală a soluțiilor

A soluţie se referă la combinația dintre o rețetă Amazon Personalize, parametri personalizați și una sau mai multe versiuni de soluție (modele antrenate). Când creați o soluție personalizată, specificați o rețetă care se potrivește cu cazul dvs. de utilizare și configurați parametrii de antrenament. Pentru acest post, configurați antrenamentul automat în parametrii de antrenament.

Cerințe preliminare

Pentru a activa instruirea automată pentru soluțiile dvs., mai întâi trebuie să configurați resursele Amazon Personalize. Începe prin crearea unui grup de set de date, scheme și seturi de date reprezentând articolele dvs., interacțiunile și datele utilizatorului. Pentru instrucțiuni, consultați Noțiuni introductive (consolă) or Noțiuni introductive (AWS CLI).

După ce ați terminat de importat datele, sunteți gata să creați o soluție.

Creați o soluție

Pentru a configura antrenamentul automat, parcurgeți următorii pași:

1. Pe consola Amazon Personalize, creați o soluție nouă.
2. Specificați un nume pentru soluția dvs., alegeți tipul de soluție pe care doriți să o creați și alegeți rețeta.
3. Opțional, adăugați orice etichete. Pentru mai multe informații despre etichetarea resurselor Amazon Personalize, consultați Etichetarea resurselor Amazon Personalize.
4. Pentru a utiliza antrenamentul automat, în Antrenament automat secțiune, selectați Porniți și specificați frecvența dvs. de antrenament.

Antrenamentul automat este activat în mod implicit pentru a se antrena o dată la fiecare 7 zile. Puteți configura cadența de antrenament pentru a se potrivi nevoilor dvs. de afaceri, variind de la o dată la 1-30 de zile.

1. Dacă rețeta dvs. generează recomandări de articole sau segmente de utilizatori, utilizați opțional Coloane pentru antrenament secțiune pentru a alege coloanele pe care Amazon Personalize le ia în considerare atunci când antrenează versiunile soluției.
2. În Configurarea hiperparametrului secțiune, configurați opțional orice opțiuni de hiperparametru în funcție de rețeta și nevoile dvs. de afaceri.
3. Furnizați orice configurație suplimentară, apoi alegeți Pagina Următoare →.
   
4. Examinați detaliile soluției și confirmați că antrenamentul dvs. automat este configurat conform așteptărilor.
5. Alege Creați soluție.
   

Amazon Personalize va crea automat prima versiune a soluției. A versiunea soluției se referă la un model ML antrenat. Când o versiune de soluție este creată pentru soluție, Amazon Personalize antrenează modelul care susține versiunea soluției pe baza rețetei și a configurației de antrenament. Crearea versiunii soluției poate dura până la 1 oră să înceapă.

Următorul este exemplu de cod pentru crearea unei soluții cu antrenament automat folosind AWS SDK:

import boto3 
personalize = boto3.client('personalize')

solution_config = {
    "autoTrainingConfig": {
        "schedulingExpression": "rate(3 days)"
    }
}

recipe = "arn:aws:personalize:::recipe/aws-similar-items"
name = "test_automatic_training"
response = personalize.create_solution(name=name, recipeArn=recipe_arn, datasetGroupArn=dataset_group_arn, 
                            performAutoTraining=True, solutionConfig=solution_config)

print(response['solutionArn'])
solution_arn = response['solutionArn'])

După ce o soluție este creată, puteți confirma dacă instruirea automată este activată pe pagina de detalii ale soluției.

De asemenea, puteți utiliza următorul exemplu de cod pentru a confirma prin intermediul SDK-ului AWS că antrenamentul automat este activat:

response = personalize.describe_solution(solutionArn=solution_arn)
print(response)

Răspunsul dvs. va conține câmpurile performAutoTraining și autoTrainingConfig, afișând valorile pe care le-ați setat în CreateSolution apel.

Pe pagina de detalii ale soluției, veți vedea și versiunile soluției care sunt create automat. The Tipul de instruire coloana specifică dacă versiunea soluției a fost creată manual sau automat.

De asemenea, puteți utiliza următorul exemplu de cod pentru a returna o listă de versiuni de soluție pentru soluția dată:

response = personalize.list_solution_versions(solutionArn=solution_arn)['solutionVersions']
print("List Solution Version responsen")
for val in response:
    print(f"SolutionVersion: {val}")
    print("n")

Răspunsul dvs. va conține câmpul trainingType, care specifică dacă versiunea soluției a fost creată manual sau automat.

Când versiunea soluției dvs. este gata, puteți creați o campanie pentru versiunea soluției dvs.

Creați o campanie

A campanie implementează o versiune de soluție (model antrenat) pentru a genera recomandări în timp real. Cu Amazon Personalize, vă puteți simplifica fluxul de lucru și puteți automatiza implementarea celei mai recente versiuni de soluție în campanii prin sincronizare automată. Pentru a configura sincronizarea automată, parcurgeți următorii pași:

1. Pe consola Amazon Personalize, creați o nouă campanie.
2. Specificați un nume pentru campania dvs.
3. Alegeți soluția pe care tocmai ați creat-o.
4. Selectați Utilizați automat cea mai recentă versiune a soluției.
5. Seteaza tranzacții minime furnizate pe secundă.
   
6. Creați-vă campania.

Campania este gata atunci când starea ei este ACTIVE.

Următorul este exemplu de cod pentru crearea unei campanii cu syncWithLatestSolutionVersion setat la true folosind AWS SDK. De asemenea, trebuie să adăugați sufixul $LATEST la solutionArn in solutionVersionArn când ai setat syncWithLatestSolutionVersion la true.

campaign_config = {
    "syncWithLatestSolutionVersion": True
}
resource_name = "test_campaign_sync"
solution_version_arn = "arn:aws:personalize:<region>:<accountId>:solution/<solution_name>/$LATEST"
response = personalize.create_campaign(name=resource_name, solutionVersionArn=solution_version_arn, campaignConfig=campaign_config)
campaign_arn = response['campaignArn']
print(campaign_arn)

Pe pagina cu detaliile campaniei, puteți vedea dacă campania selectată are sincronizarea automată activată. Când este activată, campania dvs. se va actualiza automat pentru a utiliza cea mai recentă versiune a soluției, indiferent dacă a fost creată automat sau manual.

Utilizați următorul exemplu de cod pentru a confirma acest lucru prin AWS SDK syncWithLatestSolutionVersion este activat:

response = personalize.describe_campaign(campaignArn=campaign_arn)
Print(response)

Răspunsul dvs. va conține câmpul syncWithLatestSolutionVersion în campaignConfig, afișând valoarea pe care o setați în CreateCampaign apel.

Puteți activa sau dezactiva opțiunea de a utiliza automat cea mai recentă versiune a soluției pe consola Amazon Personalize după ce o campanie este creată prin actualizarea campaniei. În mod similar, puteți activa sau dezactiva syncWithLatestSolutionVersion cu UpdateCampaign folosind AWS SDK.

Concluzie

Cu antrenamentul automat, puteți atenua deviația modelului și puteți menține relevanța recomandărilor prin eficientizarea fluxului de lucru și automatizarea implementării celei mai recente versiuni de soluție în Amazon Personalize.

Pentru mai multe informații despre optimizarea experienței dvs. de utilizator cu Amazon Personalize, consultați Ghid pentru dezvoltatori Amazon Personalize.

Despre autori

Ba'Carri Johnson este un manager tehnic senior de produs care lucrează cu AWS AI/ML în echipa Amazon Personalize. Cu experiență în informatică și strategie, este pasionată de inovarea produselor. În timpul liber, îi place să călătorească și să exploreze în aer liber.

Ajay Venkatakrishnan este inginer de dezvoltare software în echipa Amazon Personalize. În timpul liber, îi place să scrie și să joace fotbal.

Pranesh Anubhav este inginer software senior pentru Amazon Personalize. Este pasionat de proiectarea sistemelor de învățare automată pentru a servi clienții la scară. În afara muncii sale, îi place să joace fotbal și este un adept înflăcărat al lui Real Madrid.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-automatic-training-for-solutions-in-amazon-personalize/