AWS Clean Rooms ML unterstützt erweiterten Datenschutz für Modelltraining und Inferenz
AWS kündigt heute die Lookalike-Modellierung von AWS Clean Rooms ML an, die es Organisationen ermöglicht, prädiktive Erkenntnisse mit ihren Partnern zu generieren, die ihre eigenen Machine-Learning-Modelle (ML) ausführen und ihre Daten in einer Zusammenarbeit in Clean Rooms verwenden. Mit der Markteinführung können Unternehmen und ihre Partner ML-Modelle trainieren und Inferenzen auf kollektiven Datensätzen ausführen, ohne sensible Daten oder proprietäre Modelle freigeben zu müssen.
Beispielsweise können Werbetreibende ihr proprietäres Modell und Daten in eine Zusammenarbeit in Clean Rooms einbringen und Publisher einladen, ihre Daten zusammenzuführen, um ein benutzerdefiniertes ML-Modell zu trainieren und bereitzustellen, das ihnen hilft, die Effektivität ihrer Kampagnen zu steigern, ohne dafür ihr benutzerdefiniertes Modell und ihre Daten für andere freizugeben. Finanzinstitute können historische Transaktionsaufzeichnungen in vergleichbarer Weise verwenden, um ein benutzerdefiniertes ML-Modell zu trainieren und Partner zu einer Zusammenarbeit in Clean Rooms einladen, um potenzielle betrügerische Transaktionen zu erkennen, ohne dass kooperierende Partner zugrunde liegenden Daten und Modelle untereinander freigeben müssen. Mit der Lookalike-Modellierung von AWS Clean Rooms ML können Sie in Kooperation mit Ihren Partnern wertvolle Erkenntnisse erhalten und gleichzeitig erweiterte Datenschutzkontrollen anwenden, während Modelltraining und Inferenz unter Angabe der in der Clean-Room-Umgebung zu verwendeten Datensätze durchgeführt werden. Dies gestattet es Ihnen und Ihren Partnern die verwendeten Datensätze zu genehmigen, und erspart es ihnen, sensible Daten oder proprietäre Modelle untereinander freizugeben. AWS Clean Rooms ML bietet auch eine von AWS entwickelte Funktion zur Lookalike-Modellierung, die dazu beitragen kann, den Genauigkeitsgrad Ihrer Lookalike-Segmenten gegenüber den branchenüblichen Standards 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.