AWS Clean Rooms ML, 개인 정보 보호가 강화된 모델 훈련 및 추론 지원
오늘 AWS는 기업이 파트너와 함께 자체 기계 학습(ML) 모델을 실행하고 클린 룸 협업의 데이터를 사용하여 예측 인사이트를 생성할 수 있는 AWS Clean Rooms ML 사용자 정의 모델링을 발표했습니다. 이번 출시로 기업과 파트너는 민감한 데이터나 독점 모델을 공유할 필요 없이 집단 데이터세트로 ML 모델을 훈련하고 추론을 실행할 수 있습니다.
광고주는 전용 모델과 데이터를 Clean Rooms 협업에 활용하고 데이터를 결합하도록 게시자를 초대하여 데이터 캠페인 효과를 높이는 데 도움이 되는 사용자 지정 ML 모델을 훈련 및 배포할 수 있으며, 이 과정에서 사용자 지정 모델이나 데이터를 서로 공유할 필요가 없습니다. 마찬가지로 금융 기관은 과거 거래 기록을 사용하여 사용자 지정 ML 모델을 훈련하고, 파트너를 Clean Rooms 협업에 파트너를 초대하여 협업자 간에 기본 데이터 및 모델을 공유하지 않고도 잠재적인 사기 거래를 탐지할 수 있습니다. AWS Clean Rooms ML 사용자 지정 모델링을 사용하면 Clean Rooms 환경에서 사용할 데이터세트를 지정하여 모델 훈련 및 추론을 실행할 때 개인 정보 보호를 강화하는 제어 기능을 적용하면서 파트너와 함께 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 기업과 기업의 파트너는 사용된 데이터세트를 승인할 수 있으며, 민감한 데이터나 독점 모델을 서로 공유할 필요가 없습니다. 또한, AWS Clean Rooms ML은 업계 기준에 비해 유사 세그먼트 정확도를 최대 36%까지 향상시키는 데 도움이 되는 AWS 제작 유사 모델링 기능을 제공합니다.
AWS Clean Rooms ML은 해당 AWS 리전에서 AWS Clean Rooms의 기능으로 제공됩니다. 자세한 내용은 AWS Clean Rooms ML을 참조하세요.