AWS Clean Rooms ML unterstützt jetzt das Parquet-Dateiformat
Ab heute unterstützt AWS Clean Rooms das Training benutzerdefinierter ML-Modelle mit Daten im Parquet-Dateiformat. Parquet ist ein kostenloses und quelloffenes spaltenorientiertes Datenspeicherformat, das effiziente Datenkomprimierungs- und Kodierungsschemata mit verbesserter Leistung bietet.
Mit der benutzerdefinierten Modellierung von AWS Clean Rooms ML können Sie und Ihre Partner mithilfe kollektiver Datensätze in großem Maßstab ein benutzerdefiniertes ML-Modell trainieren, ohne vertrauliches geistiges Eigentum teilen zu müssen. Durch die Erstellung von ML-Eingabekanälen im Parquet-Dateiformat können Sie große Datenmengen effizienter verarbeiten und Daten kodieren, die nicht auf Text basieren, sodass Sie mit Bildern und anderen binär kodierten Datentypen trainieren können.
Mit AWS Clean Rooms ML können Sie und Ihre Partner datenschutzfreundliche Kontrollen anwenden, um Ihre firmeneigenen Daten und ML-Modelle zu schützen und gleichzeitig prädiktive Erkenntnisse zu generieren – und das alles, ohne die Rohdaten oder Modelle der anderen zu teilen oder zu kopieren. Weitere Informationen zu den AWS-Regionen, in denen AWS Clean Rooms ML verfügbar ist, finden Sie in der Tabelle der AWS-Regionen. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Clean Rooms ML.