AWS Clean Rooms ML, gizlilik açısından geliştirilmiş model eğitimini ve çıkarımı destekliyor
AWS bugün, kuruluşların kendi makine öğrenimi (ML) modellerini çalıştıran ve verilerini temiz oda iş birliğinde kullanan çözüm ortaklarıyla birlikte tahmine dayalı analizler oluşturmasına olanak tanıyan AWS Clean Rooms ML özel modellemesini duyurdu. Bu lansman sayesinde şirketler ve çözüm ortakları, hassas verileri veya tescilli modelleri paylaşmak zorunda kalmadan ML modellerini eğitebilir ve toplu veri kümeleri üzerinde çıkarımları çalıştırabilir.
Örneğin reklamverenler, tescilli modellerini ve verilerini Temiz Odalar iş birliğine dahil edebilir ve yayıncıları kampanya etkinliğini artırmalarına yardımcı olan özel bir makine öğrenimi modelini eğitmek ve dağıtmak için verilerine katkıda bulunmaya davet edebilir. Tüm bunları; özel modeli ve verileri başkalarıyla paylaşmadan yapmak mümkündür. Benzer şekilde, finansal kurumlar, özel bir makine öğrenimi modelini eğitmek için geçmiş işlem kayıtlarını kullanabilir ve olası sahte işlemleri tespit etmek (kaynak verileri ve modeli paydaşlar arasında paylaşmaya gerek kalmadan) üzere ortakları Temiz Odalar iş birliğine davet edebilir. AWS Clean Rooms ML özel modelleme sayesinde, model eğitimi sırasında gizliliği artıran denetimleri uygulayarak ve Clean Rooms ortamında kullanılacak veri kümelerini belirtip çıkarım yaparak çözüm ortaklarınızla birlikte değerli analizler elde edebilirsiniz. Bu da sizin ve çözüm ortaklarınızın kullanılan veri kümelerini onaylamanıza olanak tanır ve hassas verileri veya özel modelleri birbirinizle paylaşma ihtiyacını ortadan kaldırır. AWS Clean Rooms ML ayrıca, benzer segment doğruluğunu endüstri temellerine kıyasla %36'ya kadar artırmanıza yardımcı olabilecek, AWS tarafından oluşturulmuş bir benzer modelleme özelliğini de kullanıma sunar.
AWS Clean Rooms ML bu AWS Bölgelerinde, AWS Clean Rooms kapsamındaki bir özellik olarak sunulur. Daha fazla bilgi için AWS Clean Rooms ML'yi ziyaret edin.