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# レコメンダーの更新
<a name="updating-recommender"></a>

 レコメンダーを作成したら、レコメンダーの設定を更新できます。
+ レコメンダーがトレーニングで使用する列を更新できます。トレーニング時に使用する列を変更すると、Amazon Personalize はレコメンダーを裏付けるモデルの完全な再トレーニングを自動的に開始します。更新が完了しても、レコメンダーからレコメンデーションを受けることができます。レコメンダーは、更新が完了するまで以前の設定を使用します。この更新のステータスを追跡するには、[DescribeRecommender](API_DescribeRecommender.md) 操作で返された `latestRecommenderUpdate` を使用します。レコメンダーを作成したときと同じ列を指定しても、更新は行われません。
+  レコメンダーの 1 秒あたりの最小推奨リクエスト数は更新できます。これにより、Amazon Personalize によってプロビジョニングされるベースラインのレコメンデーションリクエストスループットが指定されます。値を高く設定すると請求額が増加します。1 から始めることをお勧めします。Amazon CloudWatch メトリクスを使用して使用状況を追跡し、必要に応じて増やします。詳細については、「[1 秒あたりの最小レコメンデーションリクエスト数と自動スケーリング](creating-recommenders.md#min-rrps-auto-scaling)」を参照してください。
+ *上位のおすすめ*や*おすすめ*ユースケースについては、関連項目の探索に重点を置くように調整し、探索項目の有効期限を調整することで探索設定を更新できます。探索について詳しくは、「[ユースケースの選択](domain-use-cases.md)」のユースケースのセクションを参照してください。

Amazon Personalize コンソール、AWS Command Line Interface (AWS CLI)、または AWS SDK を使用して、レコメンデーションを更新できます。

**Topics**
+ [レコメンダーの更新 (Amazon Personalize コンソール)](#updating-recommender-console)
+ [レコメンダーの更新 (AWS CLI)](#update-recommender-cli)
+ [レコメンダーの更新 (AWS SDK)](#update-recommender-sdks)

## レコメンダーの更新 (Amazon Personalize コンソール)
<a name="updating-recommender-console"></a>

 レコメンダーの作成後、レコメンダーを更新できます。レコメンダーがトレーニングで使用する列と、レコメンダーの 1 秒あたりの最小推奨リクエスト数を更新できます。*上位のおすすめ*と*おすすめ*のユースケースについては、探索設定を更新できます。コンソールでレコメンダーを更新するには、次の操作を実行します。

**レコメンダーの設定を更新するには (コンソール)**

1. [https://console.aws.amazon.com/personalize/home](https://console.aws.amazon.com/personalize/home) で Amazon Personalize コンソールを開き、アカウントにサインインします。

1.  **[データセットグループ]** のページで、ドメインデータセットグループを選択します。

1. ナビゲーションペインから、**[レコメンダー]** を選択します。

1. **[レコメンダー]** のページで、更新するレコメンダーを選択します。

1. **[レコメンダー設定]** で、**[編集]** を選択します。

1. レコメンダーの設定に変更を加えて、**[更新]** を選択します。さまざまな設定オプションについては、「[レコメンダーの作成 (コンソール)](creating-domain-recommenders.md#creating-recommenders-console)」を参照してください。

## レコメンダーの更新 (AWS CLI)
<a name="update-recommender-cli"></a>

レコメンダーを AWS CLI で更新するには、`update-recommender` コマンドを使用します。レコメンダーと更新済みの設定に対して Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。次のコードは、レコメンダーがトレーニングに使用する列を更新する方法を示しています。

```
aws personalize update-recommender \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--recommender-config "{\"trainingDataConfig\": {\"excludedDatasetColumns\": { \"datasetType\" : [ \"column1Name\", \"column2Name\"]}}}"
```

 トレーニングに使用した列を変更すると、Amazon Personalize はレコメンダーを裏付けるモデルの完全な再トレーニングを自動的に開始します。更新が完了しても、レコメンダーからレコメンデーションを取得することができます。レコメンダーは、更新が完了するまで以前の設定を使用します。この更新のステータスを追跡するには、[DescribeRecommender](API_DescribeRecommender.md) 操作で返された `latestRecommenderUpdate` を使用します。

変更できるさまざまな設定についての詳細は、「[RecommenderConfig](API_RecommenderConfig.md)」を参照してください。

## レコメンダーの更新 (AWS SDK)
<a name="update-recommender-sdks"></a>

レコメンダーを AWS で更新するには、[UpdateRecommender](API_UpdateRecommender.md) 操作を使用します。レコメンダーの Amazon リソースネーム (ARN) を指定し、新しい設定を指定します。次のコードは、レコメンダーがトレーニングに使用する列を更新する方法を示しています。

------
#### [ SDK for Python (Boto3) ]

```
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

update_recommender_response = personalize.update_recommender(
  recommenderArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {
    "trainingDataConfig": {
      "excludedDatasetColumns": { 
        "datasetType": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]
      }
    }
  }     
)
```

------
#### [ SDK for JavaScript v3 ]

```
// Get service clients and commands using ES6 syntax.
import { UpdateRecommenderCommand, PersonalizeClient } from
  "@aws-sdk/client-personalize";

// create personalizeClient
const personalizeClient = new PersonalizeClient({
  region: "REGION"
});

// set the request's parameters
export const updateRecommenderParam = {
  recommenderArn: "RECOMMENDER_ARN", /* required */
  recommenderConfig: {
    trainingDataConfig: {
      excludedDatasetColumns: {
        "DATASET_TYPE": ["COLUMN_A", "COLUMN_B"]   
      }
    }
  }
};

export const run = async () => {
  try {
    const response = await personalizeClient.send(new UpdateRecommenderCommand(updateRecommenderParam));
    console.log("Success", response);
    return response; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();
```

------

 `recommenderConfig` の `excludedDatasetColumns` でトレーニングに使用されている列を変更すると、Amazon Personalize はレコメンダーを裏付けるモデルの完全な再トレーニングを自動的に開始します。更新が完了しても、レコメンダーからレコメンデーションを取得することができます。レコメンダーは、更新が完了するまで以前の設定を使用します。この更新のステータスを追跡するには、[DescribeRecommender](API_DescribeRecommender.md) 操作で返された `latestRecommenderUpdate` を使用します。

変更できるさまざまな設定についての詳細は、「[RecommenderConfig](API_RecommenderConfig.md)」を参照してください。