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# 開始方法の前提条件


以下のステップは、入門ガイド演習の前提条件です。

1.  Amazon Personalize がユーザーに代わってリソースにアクセスできるように許可を設定します。これには、Amazon Personalize のサービスロールを作成し、IAM ポリシーを使用して Amazon Personalize リソースへのアクセスを許可することが含まれます。詳細については、「[Amazon Personalize にリソースへのアクセス許可を付与する](set-up-required-permissions.md)」を参照してください。

1. トレーニングデータを準備し、このデータを Amazon S3 バケットにアップロードします。
   +  ドメインデータセットグループのチュートリアルについては、「[トレーニングデータの作成 (ドメインデータセットグループ)](#gs-data-prep-domain)」を参照してください。
   +  カスタムデータセットグループのチュートリアルについては、「[トレーニングデータの作成 (カスタムデータセットグループ)](#gs-upload-to-bucket)」を参照してください。

1.  [Amazon Personalize に対する、Amazon S3 リソースへのアクセスの付与](granting-personalize-s3-access.md) で指定されているように、Amazon S3 リソースにアクセスするための許可を Amazon Personalize のサービスロールに付与します。

## トレーニングデータの作成 (ドメインデータセットグループ)


トレーニングデータを作成するには、映画のレーティングデータをダウンロードして変更し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存します。その後、バケットから読み取るための許可を Amazon Personalize に付与します。

**トレーニングデータを作成するには**

1. 「教育と開発のための推奨事項」(F. Maxwell Harper、Joseph A. Konstan. 2015) で、映画レーティングの zip ファイル ([ml-latest-small.zip](http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip)) を [MovieLens](https://grouplens.org/datasets/movielens) からダウンロードして解凍します。MovieLens データセット: 歴史と背景 インタラクティブインテリジェントシステム (TiiS) での ACM トランザクション 5, 4:19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872) 

1. `ratings.csv` ファイルを開きます。このファイルには、このチュートリアルのインタラクションデータが含まれています。

   1. [*評価*] 列を削除します。

   1. `userId` と `movieId` の列の名前をそれぞれ `USER_ID` と `ITEM_ID` に変更します。

   1. EVENT\$1TYPE 列を追加して、すべてのレコードの値を `watch` に設定します。Microsoft Excel を使用している場合は、列の最初のセルに `watch` を入力し、セルの右下をダブルクリックすることで、すべてのレコードに EVENT\$1TYPE を設定できます。ヘッダーは次のようになります。

      **USER\$1ID,ITEM\$1ID,TIMESTAMP,EVENT\$1TYPE**

      Amazon Personalize でデータを認識するには、これらの列を正確に表示する必要があります。データの最初の数行は次のようになります。

      ```
      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE
      1,1,964982703,watch
      1,3,964981247,watch
      1,6,964982224,watch
      1,47,964983815,watch
      1,50,964982931,watch
      ....
      ....
      ```

   `ratings.csv` ファイルを保存します。

1. Amazon S3 バケットに `ratings.csv` をアップロードします。詳細については、Amazon Simple Storage Service ユーザーガイドの「[ドラッグアンドドロップを使用したファイルとフォルダのアップロード](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html)」を参照してください。

1. バケット内のデータを読み取るための許可を Amazon Personalize に付与します。詳細については、「[Amazon Personalize に対する、Amazon S3 リソースへのアクセスの付与](granting-personalize-s3-access.md)」を参照してください。

## トレーニングデータの作成 (カスタムデータセットグループ)


トレーニングデータを作成するには、映画のレーティングデータをダウンロードして変更し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存します。その後、バケットから読み取るための許可を Amazon Personalize に付与します。

1. 「教育と開発のための推奨事項」(F. Maxwell Harper、Joseph A. Konstan. 2015) で、映画レーティングの zip ファイル ([ml-latest-small.zip](http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip)) を [MovieLens](https://grouplens.org/datasets/movielens) からダウンロードして解凍します。MovieLens データセット: 歴史と背景 インタラクティブインテリジェントシステム (TiiS) での ACM トランザクション 5, 4:19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872) 

1. `ratings.csv` ファイルを開きます。このファイルには、このチュートリアルのインタラクションデータが含まれています。

   1. [*評価*] 列を削除します。

   1. ヘッダー行を以下のように置き換えます。

      **USER\$1ID,ITEM\$1ID,TIMESTAMP**

      Amazon Personalize でデータを認識するには、これらのヘッダーを正確に表示する必要があります。

   `ratings.csv` ファイルを保存します。

1. Amazon S3 バケットに `ratings.csv` をアップロードします。詳細については、Amazon Simple Storage Service ユーザーガイドの「[ドラッグアンドドロップを使用したファイルとフォルダのアップロード](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html)」を参照してください。

1. バケット内のデータを読み取るための許可を Amazon Personalize に付与します。詳細については、「[Amazon Personalize に対する、Amazon S3 リソースへのアクセスの付与](granting-personalize-s3-access.md)」を参照してください。