AWS Clean Rooms ML unterstützt jetzt redigierte Zusammenfassungen von Fehlerprotokollen
Mit der benutzerdefinierten Modellierung von AWS Clean Rooms ML können Sie und Ihre Partner anhand eines benutzerdefinierten ML-Modells mithilfe kollektiver Datensätze in großem Maßstab Inferenzen trainieren und ausführen, ohne sensible Daten oder geistiges Eigentum teilen zu müssen. Mit der heutigen Markteinführung können Mitarbeiter eine neue Datenschutzkontrolle konfigurieren, die redigierte Zusammenfassungen von Fehlerprotokollen an bestimmte Kooperationsmitglieder sendet. Die Zusammenfassungen des Fehlerprotokolls enthalten den Ausnahmetyp, die Fehlermeldung und die Codezeile, in der der Fehler aufgetreten ist. Beim Zuordnen des Modells zur Kooperation können die Mitarbeiter entscheiden und vereinbaren, welche Mitglieder Zusammenfassungen des Fehlerprotokolls erhalten und ob diese Zusammenfassungen erkennbare persönlich identifizierbare Informationen (PII), Zahlen oder geschwärzte benutzerdefinierte Zeichenfolgen enthalten.
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.