AWS Clean Rooms يدعم تدريبًا مخصصًا بتقنية ML للتدريب على إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية
يتيح AWS Clean Rooms الآن لك ولشركائك إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية تعزز الخصوصية بالاعتماد على بياناتك المجمعة لتدريب نموذجي تعلم الآلة (ML) من نوع التصنيف والتصنيف العددي.
يتيح إنشاء مجموعة البيانات الاصطناعية لك ولشركائك إنشاء مجموعات بيانات تدريبية بخصائص إحصائية مماثلة للبيانات الأصلية، دون إتاحة الوصول إلى السجلات الحقيقية في التعليمة البرمجية الخاصة بالتدريب. وتلغي هذه الإمكانية الجديدة تحديد الفاعل - مثل الأشخاص أو الكيانات التي تم جمع البيانات عنها - في البيانات الأصلية، وتحد بذلك من خطورة تذكر النموذج لمعلومات حول الأفراد في بيانات التدريب. ويؤدي ذلك إلى إتاحة الفرصة لاستغلال حالات استخدام جديدة لنماذج تدريب ML، كانت مقيدة سابقًا بمخاوف تتعلق بالخصوصية، مثل تحسين الحملة، واكتشاف الاحتيال، والبحث الطبي. على سبيل المثال، ترغب شركة طيران لديها خوارزمية مملوكة لها في التعاون مع علامة تجارية فندقية لتقديم عروض ترويجية مشتركة للعملاء الذين يضيفون قيمة عالية، ولكن كلتا المؤسستين لا تريدان مشاركة بيانات حساسة تخص المستهلك. وباستخدام تقنية AWS Clean Rooms ML، يمكنهما إنشاء نسخة اصطناعية من مجموعة البيانات المجمعة لديهما لتدريب النموذج دون الكشف عن البيانات الأولية، ويتيح ذلك استهدافًا أكثر دقة للعروض الترويجية مع حماية خصوصية العملاء.
لمزيد من المعلومات حول مناطق AWS حيث يتوفر AWS Clean Rooms ML، راجع جدول مناطق AWS. ولمعرفة المزيد من المعلومات، تفضل بزيارة AWS Clean Rooms ML.