JAWS-UG 大阪関西女子合同 Amazon Personalizeハンズオンやってみました

2019/08/24

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。

Amazon Connectで到着報告を自動化 from Mitsuhiro Yamashita

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！

$ aws personalize-runtime get-recommendations --campaign-arn arn:aws:personalize:us-east-1:012345678901:campaign/demo-campaign --user-id 123

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！

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。

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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