En esta página, se describe cómo crear un nuevo modelo de recomendaciones.
Si ya tienes un modelo de recomendación del tipo correcto y deseas obtener predicciones de él desde una ubicación diferente en tu sitio, puedes crear una ubicación nueva para él, en vez de crear un modelo nuevo. Obtenga más información.
Introducción
Cuando quieras usar un tipo de recomendación nuevo para obtener predicciones, debes crear un modelo de recomendación nuevo y proporcionar suficientes datos de eventos de usuario a fin de que se entrene. Crearás posiciones para tu modelo nuevo y, cuando el modelo haya terminado de entrenarlas, podrás solicitar predicciones de ellas.
Para obtener una descripción general del proceso de trabajo con Recomendaciones IA, consulta Implementa una solución de Recomendaciones IA.
Crea un modelo de recomendación
Agregas un modelo de recomendación nuevo mediante Google Cloud Console. Puedes tener hasta 20 modelos por proyecto y hasta 10 de ellos pueden estar activos (no detenidos) en cualquier momento. Obtén más información para detener un modelo.
Puedes iniciar hasta 5 operaciones de modelo por minuto. Este límite se aplica a la creación, eliminación, detención y reanudación de modelos.
Antes de crear un modelo nuevo, debes cumplir con los requisitos para crear un modelo nuevo.
Para crear un modelo nuevo, sigue estos pasos:
Ve a la página Modelos de Recomendaciones IA en Google Cloud Console.
Ir a la página Modelos de Recomendaciones IAHaz clic en Crear modelo.
Ingresa un nombre para tu modelo.
El nombre debe tener 1024 caracteres o menos, y solo puede contener caracteres alfanuméricos, guiones bajos, guiones y espacios.
Elige el tipo de recomendación que deseas que proporcione este modelo tras el entrenamiento y su objetivo empresarial.
Si deseas controlar tu nivel de diversificación y la configuración de reclasificación de precio, haz clic en Mostrar opciones avanzadas y selecciona tu configuración. Obtenga más información.
Haz clic en Crear para crear el modelo de recomendación nuevo.
Si subiste datos suficientes de eventos del usuario del tipo requerido, comienza el entrenamiento y el ajuste del modelo iniciales. El entrenamiento y el ajuste del modelo inicial tardan entre 2 y 5 días en completarse.
Puedes crear posiciones para tu modelo nuevo antes de que se complete el entrenamiento, pero solo entregarán Predicciones de “ejecución de prueba” hasta que se complete el entrenamiento y el ajuste iniciales y el modelo se vuelva activo.
Requisitos para crear un modelo de recomendaciones nuevo
La primera vez que usas un tipo de recomendación específico para tu sitio, entrenas un modelo nuevo de aprendizaje automático, que requiere suficientes datos de entrenamiento, además de tiempo para entrenar y ajustar el modelo. Se requieren los siguientes pasos para comenzar a usar un tipo de recomendación nuevo:
- Importa tu catálogo a Recomendaciones IA si aún no lo has hecho y, luego, implementa procesos para mantener actualizado el catálogo subido.
- Si aún no lo hiciste, comienza a registrar eventos de usuario en Recomendaciones IA y asegúrate de seguir las prácticas recomendadas para registrar datos de eventos de usuario.
- Identifica el tipo de recomendación y el objetivo de optimización que deseas usar.
- Determina el requisito de datos del evento del usuario para el tipo de recomendación y el objetivo que desees.
- Importa los datos históricos de eventos del usuario para cumplir con los requisitos mínimos de datos de eventos o espera hasta que la recopilación de datos de eventos de los usuarios cumpla con los requisitos mínimos.
Crea tu modelo y tus posiciones.
En este punto, Recomendaciones IA inicia el entrenamiento y el ajuste del modelo. El entrenamiento y el ajuste del modelo inicial tardan entre 2 y 5 días en completarse.
Confirma que tu modelo funcione de forma correcta con la vista previa de predicción.
Crea tu experimento A/B.
Requisitos de los datos de eventos de usuario
El tipo de eventos de usuario que importas y la cantidad de datos que necesitas dependen de tu tipo de recomendación (modelo) y de tu objetivo de optimización. Cuando alcanzas el requisito mínimo de datos, puedes comenzar el entrenamiento de modelos.
La ventana de recopilación de datos representa el período máximo de Recomendaciones IA para los eventos de los usuarios. La importación de datos más históricos no afecta la calidad del modelo.
Debido a que la API de venta minorista no puede producir modelos de buena calidad basados en datos sintéticos, asegúrate de usar eventos de usuario reales y datos de catálogo real.
| Tipo de modelo | Objetivo de optimización | Tipos de eventos de usuario admitidos | Requisito mínimo de datos | Período de recopilación de datos |
|---|---|---|---|---|
| Recomendadas para ti | Tasa de clics |
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(1 semana, con un promedio de 10 eventos O
60 días con al menos un evento de |
3 meses |
| Otros elementos que podrían gustarte | Tasa de clics |
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10,000 eventos Y
(1 semana, con un promedio de 10 eventos O
60 días con al menos un evento de |
3 meses |
| Otros elementos que podrían gustarte | Porcentaje de conversiones |
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10,000 eventos Y
(1 semana, con un promedio de 10 eventos O
60 días con al menos un evento de |
3 meses |
| Se suelen comprar juntos | Cualquiera |
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|
1,000 eventos Y
(Un promedio de 10 eventos O
90 días de eventos de |
12 meses |
¿Qué sigue?
- Crea una posición para tu modelo.
- Aprende a detener y reanudar el entrenamiento para tu modelo.
- Cuando el modelo termine el entrenamiento, comienza a solicitar recomendaciones.