AWS Clean Rooms ML prend désormais en charge le format de fichier Parquet
À compter d'aujourd'hui, AWS Clean Rooms prend désormais en charge l’entraînement de modèles de ML personnalisés sur des données au format de fichier Parquet. Parquet est un format de stockage de données gratuit et open source, orienté colonnes, qui fournit des schémas de compression et de codage de données efficaces avec des performances améliorées.
Grâce à la modélisation personnalisée d'AWS Clean Rooms ML, vous et vos partenaires pouvez entraîner un modèle ML personnalisé en utilisant des jeux de données collectifs à grande échelle, sans avoir à partager de propriété intellectuelle sensible. En créant des canaux d'entrée ML au format de fichier Parquet, vous pouvez traiter de grands volumes de données plus efficacement et coder des données non textuelles, ce qui vous permet de vous entraîner sur des images et d'autres types de données codés en binaire.
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.