¿Trabajando con AWS Clean Rooms ML

Un modelo similar es un modelo de los datos de un proveedor de datos de entrenamiento que permite a un proveedor de datos iniciales crear un segmento similar de los datos del proveedor de datos de entrenamiento que se parezca más a sus datos iniciales. Para crear un modelo similar que se pueda utilizar en una colaboración, debe importar los datos de entrenamiento, crear un modelo similar, configurar ese modelo similar y, después, asociarlo a una colaboración.

Una vez que el proveedor de datos de entrenamiento haya terminado de crear el modelo de ML, podrá crear y exportar el segmento inicial.

Trabajar con modelos similares (proveedor de datos de entrenamiento)

Importación de datos de entrenamiento

Antes de crear un modelo similar, debe especificar el AWS Glue tabla que contiene los datos de entrenamiento. Clean Rooms ML no almacena una copia de estos datos, solo los metadatos que le permiten acceder a los datos.

Para importar datos de entrenamiento en AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Modelos.

3. En la pestaña Conjuntos de datos de entrenamiento, seleccione Crear conjunto de datos de entrenamiento.

4. En la página Crear conjunto de datos de entrenamiento, en los detalles del conjunto de datos de entrenamiento, introduce un nombre y, de forma opcional, una descripción.

5. Elija la fuente de datos de entrenamiento seleccionando la base de datos y la tabla que desee configurar en las listas desplegables.

   nota

   Para comprobar que se trata de la tabla correcta, realice una de las siguientes acciones:

   • Seleccione Ver en AWS Glue.

   • Active Ver esquema para ver el esquema.

6. Para ver los detalles de la formación, selecciona la columna de identificador de usuario, la columna de identificador de artículo y la columna de fecha y hora en las listas desplegables. Los datos de entrenamiento deben contener estas tres columnas. También puede seleccionar cualquier otra columna que quiera incluir en los datos de entrenamiento.

   Los datos de la columna Timestamp deben estar en el formato Unix de época y tiempo en segundos.

7. (Opcional) Si tiene columnas adicionales que entrenar, elija el nombre y el tipo de la columna en las listas desplegables.

8. En Acceso al servicio, debes especificar un rol de servicio que pueda acceder a tus datos y proporcionar una KMS clave si los datos están cifrados. Elija Crear y usar un nuevo rol de servicio y Clean Rooms ML creará automáticamente un rol de servicio y agregará la política de permisos necesaria. Elija Usar un rol de servicio existente e ingréselo en el campo Nombre del rol de servicio si tiene un rol de servicio específico que quiera usar.

   Si sus datos están cifrados, introduzca la KMS clave en el AWS KMS keyo haz clic en Crear un AWS KMS keypara generar una KMS clave nueva.

9. Si desea habilitar la opción de Etiquetas para el conjunto de datos de entrenamiento, seleccione Añadir nueva etiqueta y, a continuación, introduzca el par de Clave y Valor.

10. Elija Crear el conjunto de datos de entrenamiento.

Para ver la API acción correspondiente, consulte CreateTrainingDataset.

Creación de un modelo similar

Una vez que haya creado un conjunto de datos de entrenamiento, estará listo para crear un modelo similar. Puede crear muchos modelos similares a partir de un único conjunto de datos de entrenamiento.

Debe crear una base de datos predeterminada en su AWS Glue Data Catalog o incluir el glue:createDatabase permiso en la función proporcionada.

Para crear un modelo similar en AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Modelos.

3. En la pestaña Modelos similares, seleccione Crear un modelo similar.

4. En la página Crear un modelo parecido, en los detalles del modelo parecido, introduce un nombre y, si lo deseas, una descripción.

   1. Seleccione el Conjunto de datos de entrenamiento que desea modelar en la lista desplegable.

      nota

      Para comprobar que se trata del conjunto de datos de entrenamiento correcto, activa Mostrar detalles del conjunto de datos de entrenamiento para ver los detalles.

      Para crear un nuevo conjunto de datos de entrenamiento, selecciona Crear conjunto de datos de entrenamiento.

   2. (Opcional) Ingresa a una ventana de entrenamiento.

5. Si desea habilitar una configuración de cifrado personalizada para el modelo similar, elija Personalizar la configuración de cifrado y, a continuación, introduzca la KMS clave.

6. Si desea habilitar la opción de Etiquetas para el modelo similar, seleccione Añadir nueva etiqueta y, a continuación, introduzca el par de Clave y Valor.

7. Seleccione Crear un modelo similar.

   nota

   El entrenamiento con modelos puede durar de varias horas a 2 días.

Para ver la API acción correspondiente, consulte CreateAudienceModel.

Configuración de un modelo similar

Una vez que haya creado un modelo similar, estará listo para configurarlo para su uso en una colaboración. Puede crear varios modelos similares configurados a partir de un único modelo similar.

Para configurar un modelo similar en AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Modelos.

3. En la pestaña Modelos similares configurados, elija Configurar un modelo similar.

4. En la página Configurar un modelo similar, en Detalles del modelo similar configurado, introduzca un nombre y, si lo desea, una descripción.

   1. Seleccione el Modelo similar que desea configurar en la lista desplegable.

      nota

      Para comprobar que se trata del modelo similar correcto, activa Mostrar detalles del modelo parecido para ver los detalles.

      Para crear un nuevo modelo parecido, selecciona Crear modelo parecido.

   2. Elija el Tamaño mínimo de coincidencia de la lista inicial que desee. Es el número mínimo de usuarios de los datos del proveedor de datos iniciales que se superponen con los usuarios de los datos de entrenamiento. Este valor debe ser mayor que 0.

5. En Métricas para compartir con otros miembros, elija si desea que el proveedor de datos iniciales de su colaboración reciba métricas del modelo, incluidas las puntuaciones de relevancia.

6. En Ubicación de destino del segmento similar, introduzca el bucket de Amazon S3 al que se exporta el segmento similar. Este depósito debe estar ubicado en la misma región que los demás recursos.

7. En Acceso a los servicios, elija el Nombre del rol de servicio existente que se utilizará para acceder a esta tabla.

8. Para la configuración avanzada del tamaño de los contenedores, especifique el tipo de tamaño de la audiencia como un número absoluto o un porcentaje.

9. Si desea habilitar la opción de Etiquetas para el recurso de tabla configurada, seleccione Añadir nueva etiqueta y, a continuación, introduzca el par de Clave y Valor.

10. Seleccione Configurar un modelo similar.

Para ver la API acción correspondiente, consulte CreateConfiguredAudienceModel.

Asociación de un modelo similar configurado

Después de haber configurado un modelo similar, puede asociarlo a una colaboración.

Para asociar un modelo similar configurado en AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Colaboraciones.

3. En la pestaña Con pertenencia activa, elija una colaboración.

4. En la pestaña Modelado ML, en R eady-to-use lookalike models, elija Associate lookalike model.

5. En la página Asociar modelos parecidos configurados, para ver los detalles de la asociación de modelos parecidos configurados:

   1. Introduzca un Nombre para el modelo de audiencia configurado asociado.

   2. Introduzca una Descripción de la tabla.

      La descripción ayuda a diferenciarlo de otros modelos de audiencia configurados asociados con nombres similares.

6. En Modelo similar configurado, elija un modelo similar configurado de la lista desplegable.

7. Elija Asociar.

Para ver la API acción correspondiente, consulte. CreateConfiguredAudienceModelAssociation

Actualice un modelo similar configurado

Después de asociar un modelo similar configurado a una colaboración, puede actualizarlo para cambiar información como el nombre, las métricas que desea compartir o la ubicación de salida de Amazon S3.

Para actualizar un modelo similar configurado asociado en AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija el modelado ML.

3. En la pestaña Modelos parecidos configurados, en Modelos eady-to-use parecidos R, elige un modelo parecido configurado y selecciona Editar.

4. En la página de edición, para ver los detalles de la asociación de modelos similares configurados:

   1. Actualice el nombre y la descripción opcional.

   2. Elija el modelo Lookalike que desee configurar en la lista desplegable.

   3. Elija el Tamaño mínimo de coincidencia de la lista inicial que desee. Es el número mínimo de usuarios de los datos del proveedor de datos iniciales que se superponen con los usuarios de los datos de entrenamiento. Este valor debe ser superior a 0.

5. En Métricas para compartir con otros miembros, elija si desea que el proveedor de datos iniciales de su colaboración reciba métricas del modelo, incluidas las puntuaciones de relevancia.

6. En Ubicación de destino del segmento similar, introduzca el bucket de Amazon S3 al que se exporta el segmento similar. Este depósito debe estar ubicado en la misma región que los demás recursos.

7. En Acceso a los servicios, elija el Nombre del rol de servicio existente que se utilizará para acceder a esta tabla.

8. Para la configuración avanzada del tamaño de los contenedores, elija cómo desea configurar los tamaños de los contenedores de audiencia.

9. Elija Guardar cambios.

Para ver la API acción correspondiente, consulte UpdateConfiguredAudienceModel.

Trabajar con segmentos similares (proveedor de datos iniciales)

Creación de un segmento similar

Un segmento similar es un subconjunto de los datos de entrenamiento que se parece más a los datos iniciales.

Para crear un segmento similar en AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Colaboraciones.

3. En la pestaña Con pertenencia activa, elija una colaboración.

4. En la pestaña Modelado de ML, seleccione Crear segmento similar.

5. En la página Crear segmento similar, en Modelo similar configurado asociado, elija el modelo similar configurado asociado para usarlo en este segmento similar.

6. Para ver los detalles del segmento similar, introduzca un nombre y, si lo desea, una descripción.

7. Para los perfiles Seed, elige tu método Seed seleccionando una opción y, a continuación, realizando la acción recomendada.

   Opción	Acción recomendada
   Fuente de entrada Amazon S3	Seleccione una ubicación de Amazon S3. (Opcional) Seleccione Incluir perfiles de semillas en la salida.
   SQLconsulta	Escribe una SQL consulta y usa sus resultados como datos iniciales,
   Plantilla de análisis	Elija una plantilla de análisis de la lista desplegable y utilice los resultados creados por una plantilla de análisis.

8. En Acceso a los servicios, elija el Nombre del rol de servicio existente que se utilizará para acceder a esta tabla.

9. Si desea habilitar la opción de Etiquetas para el conjunto de datos de entrenamiento, seleccione Añadir nueva etiqueta y, a continuación, introduzca el par de Clave y Valor.

10. Elija Crear segmento similar.

Para ver la API acción correspondiente, consulte StartAudienceGenerationJob.

Exportación de un segmento similar

Después de crear un segmento similar, puede exportar esos datos a un bucket de Amazon S3.

Para exportar un segmento similar a AWS Clean Rooms

1. Inicie sesión en AWS Management Console y abre el AWS Clean Rooms consola con tu Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Colaboraciones.

3. En la pestaña Con pertenencia activa, elija una colaboración.

4. En la pestaña Modelado de aprendizaje automático, en Segmentos similares, seleccione un segmento similar y elija Exportar.

5. En Exportar modelo similar, para Exportar detalles de modelo similar, introduzca un Nombre y una Descripción opcional.

6. En Tamaño del segmento, elija el tamaño que desee para el segmento exportado.

7. Seleccione Exportar.

Para ver la API acción correspondiente, consulte. StartAudienceExportJob

Ahora que ha creado un modelo similar y ha exportado un segmento inicial, está listo para ver los datos exportados en S3.