JAWS-UG 大阪 関西女子合同 Amazon Personalizeハンズオンやってみました
久しぶりに大阪でJAWS-UGに参加です。
Amazon Personalizeのハンズオンです。
自社でも受講者に対してのレコメンドとかで使えないかなあと思ってましたので、とりあえずみんなとわいがやしながら試してみます。
AWSJ大阪支社さんは、中之島のオフィスビルの25階にあります。
なので、階段であがってみました!
ハンズオン本編
用意されたデモ用のデータ(610人のユーザー、9700の映画視聴履歴)をデータセットとして作成します。
このCreate in Progressのステータスが約20分ほどかかりました。
Activeになったので次へ進みます。
SolutionをCreateします。
Create Pendingになりました。
ここから1時間ぐらいかかるそうなので、その間にLT大会です。
私は、Amazon Connectで到着報告を自動化というLTをしました。
と言っているうちにSolutionができたので、Campaignを作成します。
ユーザーIDを入力してレコメンドが取得できました!
1 2 |
$ aws personalize-runtime get-recommendations --campaign-arn arn:aws:personalize:us-east-1:012345678901:campaign/demo-campaign --user-id 123 |
CLIからもレコメンドが取得できました!
まとめ
映画の視聴履歴から作成されたモデルを使って、レコメンドを取得することができました。
精度というか、その提案が本当にそそるものなのか、どうかは、実際のデータを使ってアプリケーションを開発してみないと、ですね。
今回のハンズオンのサンプルデータはこちらにあるようですので、マスタデータを使ってちょっとしたアプリケーションを作ってみます。
https://grouplens.org/datasets/movielens/
それはまた別ブログで。
最後までお読みいただきましてありがとうございました!
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開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター3年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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