AWS Clean Rooms prend en charge l’entraînement incrémentiel et distribué pour la modélisation personnalisée
AWS Clean Rooms apporte désormais deux améliorations à ses fonctionnalités de machine learning, qui vous permettent d’entraîner des modèles de manière plus efficace et à grande échelle afin de générer des informations prédictives dans le cadre d'une collaboration Clean Rooms. L'entraînement incrémentiel vous permet de vous appuyer sur les artefacts de modèles existants pour créer de nouveaux modèles, tandis que l'entraînement distribué vous permet d'entraîner des modèles sur plusieurs instances de calcul simultanément. Ces fonctionnalités aident les scientifiques des données et les praticiens du machine learning à accélérer la collaboration et l'analyse des données tout en préservant la confidentialité des jeux de données d’entraînement.
Grâce à la modélisation personnalisée d'AWS Clean Rooms ML, vous et vos partenaires pouvez entraîner et exécuter des inférences sur un modèle ML personnalisé en utilisant des jeux de données collectifs à grande échelle, sans avoir à partager de propriété intellectuelle sensible. Grâce à l'entraînement incrémentiel, vous pouvez tirer parti de modèles précédemment entraînés pour créer de nouvelles variantes à l'aide de jeux de données étendus, ce qui réduit considérablement le temps d'entraînement et les ressources de calcul. En outre, l’entraînement distribué vous permet de traiter efficacement des jeux de données à grande échelle en répartissant la charge de travail d’entraînement sur plusieurs instances.
AWS Clean Rooms ML vous aide, ainsi que vos partenaires, à appliquer des contrôles renforçant la confidentialité pour protéger vos données propriétaires et vos modèles de ML tout en générant des informations analytiques prédictives, sans partager ni copier les données brutes ou les modèles de chaque partie. Pour en savoir plus sur les régions AWS dans lesquelles AWS Clean Rooms ML est disponible, consultez le tableau des régions AWS. Pour en savoir plus, rendez-vous sur la page AWS Clean Rooms ML.