Apresentando treinamento automático para soluções no Amazon Personalize | Amazon Web Services

Amazon Customize tem o prazer de anunciar o treinamento automático para soluções. O treinamento da solução é fundamental para manter a eficácia de um modelo e garantir que as recomendações estejam alinhadas com a evolução dos comportamentos e preferências dos usuários. À medida que os padrões e tendências dos dados mudam ao longo do tempo, treinar novamente a solução com os dados relevantes mais recentes permite que o modelo aprenda e se adapte, melhorando sua precisão preditiva. O treinamento automático gera uma nova versão da solução, mitigando desvios de modelo e mantendo as recomendações relevantes e adaptadas aos comportamentos atuais dos usuários finais, ao mesmo tempo que inclui os itens mais recentes. Em última análise, o treinamento automático proporciona uma experiência mais personalizada e envolvente que se adapta às mudanças de preferências.

O Amazon Personalize acelera sua transformação digital com machine learning (ML), facilitando a integração de recomendações personalizadas em sites, aplicativos, sistemas de marketing por email existentes e muito mais. O Amazon Personalize permite que os desenvolvedores implementem rapidamente um mecanismo de personalização personalizado, sem exigir experiência em ML. O Amazon Personalize provisiona a infraestrutura necessária e gerencia todo o pipeline de ML, incluindo processamento de dados, identificação de recursos, uso de algoritmos apropriados e treinamento, otimização e hospedagem de modelos personalizados com base em seus dados. Todos os seus dados são criptografados para serem privados e seguros.

Neste post, orientamos você no processo de configuração do treinamento automático, para que suas soluções e recomendações mantenham sua precisão e relevância.

Visão geral da solução

A solução refere-se à combinação de uma receita do Amazon Personalize, parâmetros personalizados e uma ou mais versões de solução (modelos treinados). Ao criar uma solução personalizada, você especifica uma receita que corresponda ao seu caso de uso e configura parâmetros de treinamento. Para esta postagem, você configura o treinamento automático nos parâmetros de treinamento.

Pré-requisitos

Para habilitar o treinamento automático para suas soluções, primeiro você precisa configurar os recursos do Amazon Personalize. Começar por criando um grupo de conjuntos de dados, esquemas e conjuntos de dados representando seus itens, interações e dados do usuário. Para obter instruções, consulte Primeiros passos (console) or Primeiros passos (AWS CLI).

Depois de terminar de importar seus dados, você estará pronto para criar uma solução.

Crie uma solução

Para configurar o treinamento automático, execute as seguintes etapas:

1. No console do Amazon Personalize, crie uma nova solução.
2. Especifique um nome para sua solução, escolha o tipo de solução que deseja criar e escolha sua receita.
3. Opcionalmente, adicione quaisquer tags. Para obter mais informações sobre como marcar recursos do Amazon Personalize, consulte Marcação de recursos do Amazon Personalize.
4. Para usar o treinamento automático, no Treinamento automático seção, selecione Ligar e especifique sua frequência de treinamento.

O treinamento automático está habilitado por padrão para treinar uma vez a cada 7 dias. Você pode configurar a cadência de treinamento de acordo com as necessidades do seu negócio, variando de uma vez a cada 1 a 30 dias.

1. Se sua receita gerar recomendações de itens ou segmentos de usuários, use opcionalmente o Colunas para treinamento seção para escolher as colunas que o Amazon Personalize considera ao treinar versões da solução.
2. No Configuração de hiperparâmetros seção, opcionalmente, configure quaisquer opções de hiperparâmetros com base em sua receita e nas necessidades de negócios.
3. Forneça quaisquer configurações adicionais e escolha Próximo.
   
4. Revise os detalhes da solução e confirme se seu treinamento automático está configurado conforme esperado.
5. Escolha Criar solução.
   

O Amazon Personalize criará automaticamente sua primeira versão da solução. A versão da solução refere-se a um modelo de ML treinado. Quando uma versão da solução é criada para a solução, o Amazon Personalize treina o modelo apoiando a versão da solução com base na receita e na configuração de treinamento. Pode levar até 1 hora para que a criação da versão da solução seja iniciada.

Veja a seguir um exemplo de código para criar uma solução com treinamento automático usando o 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'])

Após a criação de uma solução, você poderá confirmar se o treinamento automático está habilitado na página de detalhes da solução.

Você também pode usar o código de exemplo a seguir para confirmar, por meio do AWS SDK, se o treinamento automático está habilitado:

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

Sua resposta conterá os campos performAutoTraining e autoTrainingConfig, exibindo os valores que você definiu no CreateSolution ligar.

Na página de detalhes da solução, você também verá as versões da solução criadas automaticamente. O Tipo de treinamento coluna especifica se a versão da solução foi criada manualmente ou automaticamente.

Você também pode usar o seguinte código de exemplo para retornar uma lista de versões de solução para a solução fornecida:

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

Sua resposta conterá o campo trainingType, que especifica se a versão da solução foi criada manualmente ou automaticamente.

Quando a versão da sua solução estiver pronta, você poderá criar uma campanha para a versão da sua solução.

Crie uma campanha

A campanha implanta uma versão da solução (modelo treinado) para gerar recomendações em tempo real. Com o Amazon Personalize, você pode agilizar seu fluxo de trabalho e automatizar a implantação da versão mais recente da solução em campanhas por meio da sincronização automática. Para configurar a sincronização automática, execute as seguintes etapas:

1. No console do Amazon Personalize, crie uma nova campanha.
2. Especifique um nome para sua campanha.
3. Escolha a solução que você acabou de criar.
4. Selecionar Usar automaticamente a versão mais recente da solução.
5. Colocou o transações provisionadas mínimas por segundo.
   
6. Crie sua campanha.

A campanha estará pronta quando seu status for ACTIVE.

Veja a seguir um exemplo de código para criar uma campanha com syncWithLatestSolutionVersion definido para true usando o SDK da AWS. Você também deve anexar o sufixo $LATEST ao solutionArn in solutionVersionArn quando você define syncWithLatestSolutionVersion para 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)

Na página de detalhes da campanha, você pode ver se a campanha selecionada tem a sincronização automática ativada. Quando ativada, sua campanha será atualizada automaticamente para usar a versão mais recente da solução, independentemente de ela ter sido criada automática ou manualmente.

Use o código de exemplo a seguir para confirmar por meio do AWS SDK que syncWithLatestSolutionVersion está ativado:

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

Sua resposta conterá o campo syncWithLatestSolutionVersion para campaignConfig, exibindo o valor que você definiu no CreateCampaign ligar.

Você pode ativar ou desativar a opção de usar automaticamente a versão mais recente da solução no console do Amazon Personalize após a criação de uma campanha, atualizando sua campanha. Da mesma forma, você pode ativar ou desativar syncWithLatestSolutionVersion de UpdateCampaign usando o SDK da AWS.

Conclusão

Com o treinamento automático, você pode mitigar o desvio do modelo e manter a relevância das recomendações simplificando seu fluxo de trabalho e automatizando a implantação da versão mais recente da solução no Amazon Personalize.

Para obter mais informações sobre como otimizar a experiência do usuário com o Amazon Personalize, consulte o Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.

Sobre os autores

Ba'Carri Johnson é gerente técnico de produto sênior e trabalha com AWS AI/ML na equipe Amazon Personalize. Com formação em ciência da computação e estratégia, ela é apaixonada por inovação de produtos. Em seu tempo livre, ela gosta de viajar e explorar a natureza.

Ajay Venkatakrishnan é engenheiro de desenvolvimento de software da equipe Amazon Personalize. Nas horas vagas gosta de escrever e jogar futebol.

Pranesh Anubhav é engenheiro de software sênior da Amazon Personalize. Ele é apaixonado por projetar sistemas de aprendizado de máquina para atender clientes em grande escala. Fora do trabalho, adora jogar futebol e é um ávido torcedor do Real Madrid.

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• Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-automatic-training-for-solutions-in-amazon-personalize/