AWS Clean Rooms ML с пользовательским моделированием позволяет вам и вашим партнерам обучать и запускать вывод пользовательских моделей машинного обучения на основе коллективных наборов данных в масштабе, не передавая ваши конфиденциальные данные или интеллектуальную собственность. С сегодняшним запуском участники совместной работы могут настроить новый элемент управления конфиденциальностью, который отправляет сокращенные сводки журналов ошибок указанным членам совместной работы. Сводки журналов ошибок включают тип исключения, сообщение об ошибке и строку в коде, где произошла ошибка. При связи модели с совместной работой участники могут решить и договориться о том, какие члены будут получать сводки журналов ошибок, и будут ли эти сводки содержать обнаруживаемые лично идентифицируемые сведения (PII), числа или сокращенные пользовательские строки.AWS Clean Rooms ML помогает вам и вашим партнерам применять элементы управления, повышающие конфиденциальность, для защиты ваших проприетарных данных и моделей машинного обучения при генерации прогнозных инсайтов — и все это без необходимости обмениваться или копировать необработанные данные или модели друг друга. Дополнительную информацию о регионах AWS, в которых доступен AWS Clean Rooms ML, см. в таблице регионов AWS. Чтобы узнать больше, посетите AWS Clean Rooms ML.