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AWS Clean Rooms ML 中的模型
AWS Clean Rooms ML 為雙方提供隱私權保留方法，以識別其資料中的類似使用者，而無需彼此共用其資料。第一方將訓練資料帶到 ， AWS Clean Rooms 以便他們可以建立和設定類似模型，並將其與協同合作建立關聯。然後，種子資料會帶入協同合作，以建立類似訓練資料的外觀客群。
如需如何運作的詳細說明，請參閱 跨帳戶任務。
下列主題提供如何在 Clean Rooms ML 中建立和設定 AWS 模型的相關資訊。
主題
AWS Clean Rooms ML 術語
使用 Clean Rooms ML 時，請務必了解下列術語：
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訓練資料提供者 – 提供訓練資料的一方、建立和設定類似模型，然後將類似模型與協同合作建立關聯。
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種子資料提供者 – 貢獻種子資料的一方，產生外觀的區段，並匯出其外觀的區段。
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訓練資料 – 訓練資料提供者的資料，用於產生類似模型。訓練資料用於測量使用者行為中的相似性。
訓練資料必須包含使用者 ID、項目 ID 和時間戳記欄。或者，訓練資料可以包含數值或分類特徵的其他互動。互動的範例包括觀看的影片、購買的項目或文章讀取的清單。
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種子資料 – 種子資料提供者的資料，用於建立外觀相似的區段。種子資料可以直接提供，也可以來自 AWS Clean Rooms 查詢的結果。看起來像區段輸出是一組來自訓練資料的 使用者，最接近種子使用者。
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Lookalike 模型 – 訓練資料的機器學習模型，用於在其他資料集中找到類似的使用者。
使用 API 時，對象模型一詞會同等用於看起來像模型。例如，您可以使用 CreateAudienceModel API 來建立類似模型。
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外觀區段 – 訓練資料的子集，最接近種子資料。
使用 API 時，您可以使用 StartAudienceGenerationJob API 建立類似樣的客群。
訓練資料提供者的資料絕不會與種子資料提供者共用，而種子資料提供者的資料也絕不會與訓練資料提供者共用。看起來像區段的輸出會與訓練資料提供者共用，但絕不會與種子資料提供者共用。
