[AWS] Personalize: 시작

#AWS

AWS Personalize는 개인화에 최적화된 기능을 제공하는 머신러닝 서비스다.

가장 대표적인 사용례를 든다면, 추천상품 목록을 띄워주는 것이 있겠다.
사용자가 어떤 상품을 보고, 찜하고, 구입했는지를 수집해서 그 상품들과 관련있는 상품들을 보여주는 것이다.

상당히 단순하게 정형화되어있어서, 머신러닝 지식 없이도 큰 어려움 없이 사용할 수 있다는 장점이 있다.

다만, 실시간으로 학습데이터를 변동시킬 일이 많다면, 비용이 상당히 깨질 수 있다.
내 경우에는 매일마다 수십만개의 상품 데이터를 계속 갱신시키는 작업을 했더니, 한달이 700 달러 가까이가 깨졌다.

데이터 준비 및 밑작업

테스트에 사용할 데이터는 여기서 받아보자
http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip

아래의 4가지 csv 파일이 존재한다.

여기서 rating은 아래와 같이 바꿔주자.
어떤 사용자가 어떤 아이템(영화)를 봤는지를 기록한 상호작용 데이터다.

movies로 바꿔주겠다.
실제 영화에 대한 데이터 목록이다.

그리고 S3에 업로드한다.

그리고 퍼스널라이즈에서 S3에 접근할 수 있게, 저 버킷에 권한을 추가해준다.

저기서 버킷 정책에

이런 식으로 넣어주면 된다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Id": "PersonalizeS3BucketAccessPolicy",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "PersonalizeS3BucketAccessPolicy",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "personalize.amazonaws.com"
            },
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::버킷명",
                "arn:aws:s3:::버킷명/*"
            ]
        }
    ]
}