投稿日: Nov 29, 2023
AWS Clean Rooms ML (プレビュー) により、お客様とパートナーがプライバシー強化 MLを適用して、未加工データを共有せずに予測的なインサイトを生成できるようになります。この機能の最初のモデルは、企業による類似セグメント作成を支援することに特化していますが、AWS Clean Rooms ML Lookalike モデルを使用すると、データを使って独自のカスタムモデルをトレーニングし、パートナーには少量のレコードサンプルをコラボレーションに持ち込んでもらうことができます。これによりパートナーの基盤となるデータも保護しながら、類似レコードの拡張セットを生成することができます。医療モデリングは、今後数か月以内に利用できるようになります。
AWS Clean Rooms ML を使用すると、トレーニング済みモデルを完全に管理でき、その所有権も保持されます。例えば、パートナーと共にモデルを使って類似セグメントを生成するタイミングや、それを削除するタイミングを管理できます。データはお客様のモデルのトレーニングにのみ使用されます。AWS モデルのトレーニングに使用されることはありません。モデルの予測結果の調整には直感的なコントロールを使用できます。例えば、航空会社は自社の顧客データを活用しながら、オンライン予約サービスと連携することで、類似した特徴を持つ見込み客を特定することができます。その際、両社とも自社の基盤となるデータをお互いに共有する必要はありません。AWS Clean Rooms ML では、パートナーと共に ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする場合でもデータを共有する必要がないのです。
e コマースやストリーミング動画などのさまざまなデータセットで構築され、テストされている AWS Clean Rooms ML は、類似モデリングの精度を、代表的な業界ベースラインと比較して最大 36% 向上させることができます。新規顧客の開拓などの実際のアプリケーションでは、この精度の向上は数百万ドルの節約につながります。
AWS Clean Rooms ML (プレビュー) は、こちらの AWS リージョンの AWS Clean Rooms の機能として利用できます。詳細については、「AWS Clean Rooms ML」をご覧ください。