AWS Clean Rooms ML ahora admite el formato de archivo Parquet
A partir de hoy, AWS Clean Rooms admite el entrenamiento de modelos de ML personalizados con datos en formato de archivo Parquet. Parquet es un formato de almacenamiento de datos gratuito y de código abierto orientado a columnas que proporciona esquemas eficientes de compresión y codificación de datos con un rendimiento mejorado.
Con el modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML, usted y sus socios pueden entrenar un modelo de ML personalizado utilizando conjuntos de datos colectivos a escala sin tener que compartir propiedad intelectual confidencial. Al crear canales de entrada de ML en formato de archivo Parquet, puede procesar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente y codificar datos no basados en texto. Esto le permite entrenar con imágenes y otros tipos de datos con codificación binaria.
AWS Clean Rooms ML lo ayuda a usted y a sus socios a aplicar controles que mejoran la privacidad para proteger sus datos y modelos de machine learning propios, al tiempo que genera información predictiva, todo ello sin compartir ni copiar los modelos o datos sin procesar. Para obtener más información sobre las regiones de AWS en las que está disponible AWS Clean Rooms ML, consulte la tabla de regiones de AWS. Para obtener más información, visite AWS Clean Rooms ML.