AWS Clean Rooms ML de modelado personalizado permite que usted y sus socios entrenen y ejecuten inferencias en modelos de ML personalizados utilizando conjuntos de datos colectivos a escala sin tener que compartir sus datos confidenciales o propiedad intelectual. Con el lanzamiento de hoy, los colaboradores pueden configurar un nuevo control de privacidad que envía resúmenes de registros de errores redactados a miembros de la colaboración especificados. Los resúmenes de registros de errores incluyen el tipo de excepción, el mensaje de error y la línea del código donde ocurrió el error. Al asociar el modelo a la colaboración, los colaboradores pueden decidir y acordar qué miembros recibirán resúmenes de registros de errores y si esos resúmenes contendrán Información de Identificación Personal (PII) detectable, números o cadenas personalizadas redactadas.AWS Clean Rooms ML ayuda a usted y a sus socios a aplicar controles que mejoran la privacidad para proteger sus datos y modelos de ML propietarios, al tiempo que generan información predictiva, todo sin compartir ni copiar los datos o modelos brutos de los demás. Para obtener más información sobre las Regiones de AWS donde está disponible AWS Clean Rooms ML, consulte la tabla de Regiones de AWS. Para obtener más información, visite AWS Clean Rooms ML.