AWS Clean Rooms ML ahora admite resúmenes de registros de errores redactados
El modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML,permite que usted y sus socios pueden entrenar y ejecutar inferencias en un modelo de ML personalizado utilizando conjuntos de datos colectivos a escala sin tener que compartir sus datos confidenciales ni si propiedad intelectual. Con el lanzamiento de hoy, los colaboradores pueden configurar un nuevo control de privacidad que envía resúmenes de registros de errores redactados a miembros específicos de la colaboración. Los resúmenes del registro de errores incluyen el tipo de excepción, el mensaje de error y la línea del código en la que se produjo el error. Al asociar el modelo a la colaboración, los colaboradores pueden decidir y acordar qué miembros recibirán los resúmenes del registro de errores y si esos resúmenes contendrán información de identificación personal (PII) detectable, números o cadenas personalizadas redactadas.
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.