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Note
Vous pouvez uniquement fournir un ensemble de données d'entraînement à utiliser dans un modèle similaire à Clean Rooms ML dont les données sont stockées dans Amazon S3. Cependant, vous pouvez fournir les données de départ d'un modèle similaire à l'aide de SQL qui analyse les données stockées dans n'importe quelle source de données prise en charge.
Un segment similaire est un sous-ensemble des données d'apprentissage qui ressemble le plus aux données de départ.
Pour créer un segment similaire dans AWS Clean Rooms
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Connectez-vous à la AWS Clean Rooms console AWS Management Console et ouvrez-la
avec votre Compte AWS (si vous ne l'avez pas encore fait). -
Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Collaborations.
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Dans l'onglet Avec adhésion active, choisissez une collaboration.
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Dans l'onglet ML Models, choisissez Create lookalike segment.
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Sur la page Créer un segment de similitude, pour Modèle de similitude configuré associé, choisissez le modèle de similitude configuré associé à utiliser pour ce segment de similitude.
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Pour les détails du segment Lookalike, entrez un nom et une description facultative.
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Pour les profils Seed, choisissez votre méthode Seed en sélectionnant une option, puis en prenant l'action recommandée.
Option Action recommandée Chemin Amazon S3 -
Sélectionnez un emplacement Amazon S3.
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(Facultatif) Choisissez Inclure les profils de départ dans la sortie.
Requête SQL Rédigez une requête SQL et utilisez ses résultats comme données de départ. Modèle d'analyse Choisissez un modèle d'analyse dans la liste déroulante et utilisez les résultats créés par un modèle d'analyse. -
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Choisissez le type de travailleur et le nombre de travailleurs à utiliser lors de la création de ce canal de données.
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Pour l'accès au service, choisissez le nom du rôle de service existant qui sera utilisé pour accéder à cette table.
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Si vous souhaitez activer les balises pour le jeu de données d'entraînement, choisissez Ajouter une nouvelle balise, puis entrez la paire clé/valeur.
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Choisissez Créer un segment similaire.
Pour l'action d'API correspondante, consultez StartAudienceGenerationJob.
