Publicado: Nov 29, 2023
O AWS Clean Rooms ML (pré-visualização) ajuda você e seus parceiros a aplicar ML que aprimora a privacidade para gerar insights preditivos sem precisar compartilhar dados brutos entre si. O primeiro modelo do recurso é especializado em ajudar as empresas a criar segmentos parecidos. Com a modelagem de semelhantes do AWS Clean Rooms ML, você pode treinar seu próprio modelo personalizado usando seus dados e convidar parceiros a trazer uma pequena amostra de registros para colaborar na geração de um conjunto expandido de registros semelhantes e, ao mesmo tempo, proteger os dados subjacentes que pertencem a você e seu parceiro. A modelagem de assistência médica estará disponível nos próximos meses.
Com o AWS Clean Rooms ML, você mantém total controle e propriedade dos modelos treinados, incluindo quando usá-los para gerar segmentos semelhantes com seus parceiros ou quando excluí-los. Seus dados são usados somente para treinar seu modelo e nunca são usados para treinamento de modelos da AWS. Você pode usar controles intuitivos que ajudam você e seus parceiros a ajustar os resultados preditivos do modelo. Por exemplo, uma companhia aérea pode usar dados sobre seus clientes, colaborar com um serviço de reservas online e identificar possíveis viajantes com características semelhantes, sem que nenhuma das empresas compartilhe os dados subjacentes com a outra. O AWS Clean Rooms ML elimina a necessidade de compartilhar dados para criar, treinar e implantar modelos de ML com seus parceiros.
O AWS Clean Rooms ML foi criado e testado em uma ampla variedade de conjuntos de dados, como comércio eletrônico e streaming de vídeo, e pode ajudar os clientes a aumentar em até 36% a precisão da modelagem de semelhantes, em comparação com linhas de base representativas do setor. Em aplicações do mundo real, como a prospecção de novos clientes, essa melhoria na precisão pode se traduzir em uma economia de milhões de dólares.
O AWS Clean Rooms ML (pré-visualização) está disponível como um recurso do AWS Clean Rooms nestas regiões da AWS. Para saber mais, acesse o AWS Clean Rooms ML.