게시된 날짜: Nov 29, 2023
AWS Clean Rooms ML(평가판)을 사용하면 사용자와 파트너가 개인 정보 보호 강화 ML을 적용하여 원시 데이터를 서로 공유하지 않고도 예측 인사이트를 확보할 수 있습니다. 이 기능의 첫 번째 모델은 기업이 유사 세그먼트를 생성할 수 있도록 전문화되어 있습니다. AWS Clean Rooms ML 유사 모델링을 사용하면 데이터를 사용해 사용자 정의 모델을 훈련시키고, 파트너에게 소량의 레코드 샘플을 공동 작업에 가져오도록 초대하여 사용자와 파트너의 기본 데이터를 보호하는 동시에 유사한 레코드 세트를 확장 생성할 수 있습니다. 의료 서비스 모델링은 앞으로 몇 달 내에 출시될 예정입니다.
AWS Clean Rooms ML을 사용하면 훈련된 모델에 대한 제어권과 소유권을 유지할 수 있습니다. 즉, 언제 모델을 사용하여 파트너와 유사 세그먼트를 생성할지 또는 언제 삭제할지 등을 결정할 수 있습니다. 데이터는 모델의 훈련에만 사용되며 AWS 모델 훈련에는 절대 사용되지 않습니다. 사용자와 파트너가 모델의 예측 결과를 조정하는 데 도움이 되는 직관적인 제어를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 항공사는 고객 데이터를 활용하고 온라인 예약 서비스와 협업하며 유사한 특성을 가진 잠재 여행객을 파악할 수 있습니다. 이때 두 회사는 서로 다른 회사의 기본 데이터를 공유할 필요가 없습니다. AWS Clean Rooms ML을 사용하면 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위해 파트너와 데이터를 공유할 필요가 없습니다.
AWS Clean Rooms ML은 전자 상거래, 스트리밍 비디오 등 다양한 데이터 세트에서 구축 및 테스트되었으며, 대표적인 업계 기준과 비교할 때 고객이 유사 모델링의 정확도를 최대 36% 향상할 수 있도록 지원합니다. 신규 고객 발굴과 같은 실제 애플리케이션에서 이러한 정확도 향상은 수백만 USD의 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
AWS Clean Rooms ML(평가판)은 이러한 AWS 리전에서 AWS Clean Rooms의 기능으로 제공됩니다. 자세한 내용은 AWS Clean Rooms ML을 참조하세요.