Veröffentlicht am: Apr 3, 2024
Heute verkündete AWS die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Clean Rooms ML, das Unternehmen hilft, Machine Learning (ML) anzuwenden, um prädiktive Einblicke aus einer Datenkollaboration zu generieren, ohne Rohdaten mit ihren Partnern teilen zu müssen. Diese Funktion wird mit einem ML-Modell eingeführt, das Unternehmen bei der Erstellung von Lookalike-Segmenten unterstützt. Mit der Lookalike-Modellierung von AWS Clean Rooms ML können Sie Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell mithilfe Ihrer Daten trainieren und Ihre Partner einladen, eine kleine Stichprobe ihrer Datensätze in eine Kollaboration einzubringen, um einen erweiterten Satz ähnlicher Datensätze zu generieren und gleichzeitig die zugrunde liegenden Daten durch speziell entwickelte Privatsphäre-Einstellungen zu schützen. AWS Clean Rooms ML ermöglicht kollaborative Anwendungsfälle für Machine Learning, u. a. für das Gesundheitswesen, die Finanzservices, die Reisebranche und das Gastgewerbe.
Organisationen aus allen Branchen möchten Einblicke aus ihren Daten gewinnen, die helfen, Kunden anzuwerben und Geschäftsprozesse zu optimieren und gleichzeitig die Privatsphäre und das geistige Eigentum der Verbraucher zu schützen. Die Lookalike-Modellierung von AWS Clean Rooms ML assistiert Ihnen bei der Kooperation mit ihren Partnern, um ML-gestützte Lookalike-Segmente zu erstellen, ohne sensible Daten teilen oder austauschen zu müssen. Eine Verbrauchermarke kann jetzt beispielsweise mit einem Medienverlag kooperieren, um neue Kunden zu akquirieren, die vergleichbar mit bestehenden, lukrativen Kontakten sind, ohne ihre sensiblen Daten teilen oder hochladen zu müssen. Ebenso können Kunden aus dem Gesundheitswesen Probanden für klinische Studien oder für die medizinische Forschung rekrutieren, indem sie eine Seed-Liste von Probanden mit den gewünschten Merkmalen verwenden. Mit AWS Clean Rooms ML behalten Sie die vollständige Kontrolle und den Besitz über Ihre trainierten Modellen, und verfügen bei Bedarf über intuitive Steuerelemente, die Ihnen und Ihren Partnern helfen, die prädiktiven Werte des Modells anzupassen.
AWS Clean Rooms ML wurde für unterschiedlichste Datensätze wie E-Commerce und Streaming-Video entwickelt und getestet und kann Kunden dabei helfen, die Genauigkeit von Lookalike-Modellen im Vergleich zu repräsentativen Branchen-Baselines um bis zu 36 % zu steigern.
AWS Clean Rooms ML ist als Funktion von AWS Clean Rooms in diesen AWS-Regionen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Clean Rooms ML.