レコメンデーション モデルの作成

このページでは、新しいレコメンデーション モデルを作成する方法について説明します。

適切なタイプのレコメンデーション モデルがすでにあり、サイトの別の場所から予測を取得する場合は、新しいモデルを作成する代わりに、新しいプレースメントを作成できます。詳細

はじめに

新しいレコメンデーション タイプを使用して予測を行う場合は、新しいレコメンデーション モデルを作成し、トレーニング用の十分なユーザー イベントデータを提供する必要があります。新しいモデル用のプレースメントを作成し、モデルのトレーニングが完了したら、それらのプレースメントから予測をリクエストします。

Recommendations AI の操作プロセスの概要については、Recommendations AI ソリューションの実装をご覧ください。

レコメンデーション モデルの作成

Google Cloud Console を使用して新しいレコメンデーション モデルを追加します。1 つのプロジェクトにつき最大 20 個のモデルを保持でき、最大 10 個のモデルをいつでもアクティブにできます(一時停止はしません)。詳しくは、モデルの一時停止をご覧ください。

1 分あたり最大 5 つのモデルのオペレーションを開始できます。対象となるモデルのオペレーションには、作成、削除、一時停止、再開が含まれます。

新しいモデルを作成する前に、新しいモデルを作成するための要件を満たしている必要があります。

新しいモデルを作成するには:

  1. Google Cloud Console の [Recommendations AI モデル] ページに移動します。
    Recommendations AI モデルページに移動

  2. [モデルを作成] をクリックします。

  3. モデルに名前を入力します。

    名前は 1,024 文字以下で、英数字、アンダースコア、ハイフン、スペースのみを含めることができます。

  4. このモデルをトレーニングするレコメンデーション タイプと、ビジネスの目標を選択します。

  5. 多様化のレベルと価格の再ランキング設定を操作する場合は、[詳細設定を表示] をクリックして設定を選択します。詳細

  6. [作成] をクリックして、新しいレコメンデーション モデルを作成します。

    必要なタイプの十分なユーザー イベントデータをアップロードした場合、初期モデルのトレーニングと調整が開始されます。最初のモデルのトレーニングと調整には 2~5 日かかります。

    トレーニングの完了前に、新しいモデルのプレースメントの作成ができますが、最初のトレーニングと調整が完了してモデルがアクティブになるまでは、「ドライラン」予測のみ提供されます。

新しいレコメンデーション モデルを作成するための要件

サイトで特定のレコメンデーション タイプを初めて使用するときは、新しい機械学習モデルをトレーニングします。このモデルには、十分なトレーニング データと、モデルのトレーニングと調整を行う時間が必要です。新しいレコメンデーション タイプを使用するには、次の手順が必要です。

  1. まだ行っていない場合は、Recommendations AI にカタログをインポートし、アップロードされたカタログを最新に保つプロセスを実施します。
  2. まだ行っていない場合は、必ずユーザー イベントデータの記録のベスト プラクティスに従って、Recommendations AI へのユーザー イベントの記録を開始します。
  3. 使用するレコメンデーション タイプ最適化目標を指定します。
  4. 希望するレコメンデーション タイプと目標に対するユーザー イベント データの要件を決定します。
  5. 最小のイベント データの要件を満たすために過去のユーザー イベントデータをインポートするか、ユーザー イベントデータの収集が最小要件を満たすまで待ちます。
  6. モデルを作成し、プレースメントを作成します。

    この時点で、Recommendations AI はモデルのトレーニングと調整を開始します。最初のモデルのトレーニングと調整には 2~5 日かかります。

  7. 予測プレビューを使用して、モデルが正しく機能していることを確認します。

  8. A/B テストを作成します。

ユーザー イベント データの要件

インポートするユーザー イベントのタイプと必要なデータ量は、レコメンデーション(モデル)タイプ最適化目標によって異なります。最小データ要件を満たしたら、モデルのトレーニングを開始できます。データ収集期間は、Recommendations AI がユーザー イベントをさかのぼって検索する最大期間を表します。より多くの過去のデータをインポートしても、モデルの品質には影響しません。

モデルタイプ 最適化の目標 ユーザー イベントタイプ 最小データ要件 データ収集期間
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