AWS Clean Rooms がカスタムモデリング向けにインクリメンタルトレーニングと分散トレーニングのサポートを開始
AWS Clean Rooms では、機械学習における 2 つの拡張機能をサポートするようになりました。これにより、モデルをより効率的かつ大規模にトレーニングして、Clean Rooms 内でのコラボレーションにおいて予測インサイトを生成できます。インクリメンタルトレーニングでは、既存のモデルアーティファクトを基に新しいモデルを作成できます。また、分散トレーニングでは、複数のコンピューティングインスタンスで同時にモデルをトレーニングできます。これらの機能により、データサイエンティストと機械学習プラクティショナーは、トレーニングデータセットのプライバシーを維持しながら、データに関する共同作業と分析を加速できます。
AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングにより、お客様とパートナーは、機密性の高い知的財産を共有することなく、大規模な集合データセットを使用してカスタム機械学習モデルをトレーニングし、推論を実行できます。インクリメンタルトレーニングでは、以前にトレーニングしたモデルに対して拡張データセットを使用して新しいバリアントを作成できるため、トレーニング時間とコンピューティングリソースを大幅に削減できます。また、分散トレーニングでは、トレーニングワークロードを複数のインスタンスに分散することで、大規模なデータセットを効率的に処理できます。
AWS Clean Rooms ML は、お客様とパートナーがプライバシーを強化するコントロールを適用してお客様独自のデータと ML モデルを保護すると同時に、予測インサイトを生成するのに役立ちます。しかも、お互いに生データやモデルを共有したりコピーしたりする必要はありません。AWS Clean Rooms ML を利用できる AWS リージョンの詳細については、AWS リージョン表をご覧ください。機能の詳細については、AWS Clean Rooms ML をご覧ください。