发布于: Apr 3, 2024
今天，AWS 宣布全面推出 AWS Clean Rooms ML，它可以帮助公司应用机器学习 (ML) 在数据协作中生成预测性见解，而无需与合作伙伴共享原始数据。此功能使用 ML 模型启动，可帮助公司创建相似区段。借助 AWS Clean Rooms ML 相似建模，您可以使用您的数据训练自己的自定义模型，并邀请合作伙伴将其记录的一小部分样本用于协作，以生成一组扩大的相似记录，同时使用专门构建的隐私控件来保护底层数据。AWS Clean Rooms ML 支持协作式 ML 用例，包括医疗保健、金融服务以及旅游和酒店业的用例。
各行各业的组织都在努力使用其数据来解锁见解，以帮助吸引客户和改善业务流程，同时保护消费者隐私和知识产权。AWS Clean Rooms ML 相似建模可帮助您与合作伙伴协作，创建由 ML 驱动的相似区段，而无需共享或交换敏感数据。例如，消费品牌现在可以与媒体出版商合作，寻找与其现有最佳客户相似的新客户，而无需共享或上传他们的敏感数据。同样，医疗保健客户可以使用具有所需特征的参与者种子清单为临床试验或医学研究招募参与者。使用 AWS Clean Rooms ML，您对经过训练的模型拥有完全控制权和所有权，并且可以使用直观的控件来帮助您和您的合作伙伴调整模型的预测结果。
AWS Clean Rooms ML 是基于电子商务和流媒体视频等各种数据集构建和测试的，与具有代表性的行业基准相比，它可以帮助客户将相似建模的准确性提高多达 36%。
AWS Clean Rooms ML 已作为 AWS Clean Rooms 的一项功能在这些 AWS 区域推出。要了解更多信息，请访问 AWS Clean Rooms ML。