AWS Clean Rooms hỗ trợ đào tạo gia tăng và phân tán để tạo mô hình tùy chỉnh
AWS Clean Rooms hiện hỗ trợ hai cải tiến cho khả năng máy học giúp bạn đào tạo mô hình hiệu quả hơn và trên quy mô lớn hơn để tạo ra thông tin chuyên sâu dự đoán trong quá trình cộng tác bằng Clean Rooms. Đào tạo gia tăng cho phép bạn dựa trên tạo tác mô hình hiện có để tạo mô hình mới. Đào tạo phân tán cho phép bạn đào tạo mô hình trên nhiều phiên bản điện toán cùng lúc. Các tính năng này giúp nhà khoa học dữ liệu và người thao tác với ML đẩy nhanh quá trình cộng tác và phân tích dữ liệu, đồng thời vẫn duy trì riêng tư cho tập dữ liệu đào tạo.
Với tính năng tạo mô hình tùy chỉnh AWS Clean Rooms ML, bạn và các đối tác có thể đào tạo và chạy suy luận trên mô hình ML tùy chỉnh bằng cách sử dụng tập dữ liệu tập thể trên quy mô lớn mà không cần chia sẻ tài sản trí tuệ nhạy cảm. Với đào tạo gia tăng, bạn có thể tận dụng mô hình được đào tạo trước đó để tạo các biến thể mới bằng tập dữ liệu mở rộng, giảm đáng kể thời gian đào tạo và tài nguyên điện toán. Ngoài ra, đào tạo phân tán cho phép bạn xử lý hiệu quả các tập dữ liệu quy mô lớn bằng cách phân phối khối lượng công việc đào tạo trên nhiều phiên bản.
AWS Clean Rooms ML giúp bạn và đối tác áp dụng các biện pháp kiểm soát tăng cường quyền riêng tư để bảo vệ dữ liệu độc quyền và mô hình ML của mình trong khi tạo thông tin chuyên sâu dự đoán – mà không cần chia sẻ hoặc sao chép dữ liệu thô hoặc mô hình của nhau. Để biết thêm thông tin về những Khu vực AWS có AWS Clean Rooms ML, hãy xem bảng Khu vực AWS. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập AWS Clean Rooms ML.