AWS Clean Rooms ML ora supporta il formato file Parquet.
Da oggi AWS Clean Rooms supporta l'addestramento di modelli ML personalizzati su dati in formato file Parquet. Parquet è un formato di archiviazione di dati orientato alle colonne, gratuito e open-source, che offre schemi efficienti di compressione e codifica dei dati con prestazioni ottimizzate.
La modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML consente alle organizzazioni e ai relativi partner addestrare modelli di machine learning personalizzati utilizzando set di dati collettivi su larga scala senza condividere proprietà intellettuale sensibile. Creando canali di input per il machine learning in formato file Parquet, è possibile elaborare grandi volumi di dati in modo più efficiente e codificare dati non testuali, consentendo l'addestramento su immagini e altri tipi di dati codificati in formato binario.
AWS Clean Rooms ML aiuta l'utente e i partner ad applicare controlli per la tutela della privacy al fine di salvaguardare i dati proprietari e i modelli ML generando informazioni predittive, il tutto senza condividere o copiare dati o modelli grezzi l'uno dell'altro. Per ulteriori informazioni sulle regioni AWS in cui è disponibile AWS Clean Rooms ML, consulta la tabella delle regioni AWS. Per maggiori informazioni vai alla pagina di AWS Clean Rooms ML.