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# Contribución de datos de formación en AWS Clean Rooms ML
<a name="custom-model-training-data"></a>

Una vez que el creador de la colaboración haya creado la colaboración y los miembros invitados se hayan unido a ella, estará listo para aportar datos de formación a la colaboración. Cualquier miembro puede aportar datos de formación.

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#### [ Console ]

**Para aportar datos de entrenamiento (consola)**

1. Inicia sesión en Consola de administración de AWS y abre la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home).

1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**.

1. En la página **Tablas**, selecciona **Configurar nueva tabla**.

1. Para **Configurar una nueva tabla**, para **Fuente de datos,** elija **Amazon S3**, **Amazon Athena** o **Snowflake** y complete los siguientes pasos, en función de su fuente de datos:    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. Seleccione **Configurar nuevo cliente**. 

1. En la página de detalles de la tabla, elija **Configurar regla de análisis** para configurar una regla de análisis personalizada para esta tabla. Una regla de análisis personalizada limita el acceso a los datos. Puede permitir un conjunto específico de consultas preautorizadas en sus datos o permitir que un conjunto específico de cuentas consulte sus datos.

   1. Para el **tipo de regla de análisis**, elija **Personalizado** y para **Método de creación**, elija **Flujo guiado**.

   1. Elija **Siguiente**.

   1. En **Especificar los controles de análisis**, elija entre **Revisar cada análisis nuevo** y **Permitir cualquier análisis por parte de colaboradores específicos**. 

   1. Elija **Siguiente**.

   1. (Opcional) En **los controles Especificar los resultados del análisis**, **en el caso de Columnas no permitidas en la salida**, especifique si desea excluir alguna columna de la salida. Si selecciona **Ninguna**, no se excluirá ninguna columna de la salida. Si elige **Lista personalizada**, puede especificar determinadas columnas que se eliminarán de la salida.

   1. Para **los análisis adicionales aplicados a la salida**, especifique si desea permitir, denegar o requerir un análisis adicional antes de que se generen los resultados.

   1. Elija **Siguiente**.

   1. (Opcional) En **Establecer privacidad diferencial**, seleccione **Desactivar**.

   1. Elija **Siguiente**.

   1. Revise la información de la página **Revisar y configurar y**, a continuación, seleccione **Configurar regla de análisis**.

1. En la página de detalles de la tabla, elija **Asociar a la colaboración**.

1. En el cuadro de diálogo **Asociar tabla**, seleccione la colaboración a la que desee asociar esta tabla y **elija Elegir colaboración**. 

1. En la página **Asociar tabla**, revise y verifique la información de los **detalles de la asociación de tablas**, el **acceso al servicio** y las **etiquetas**. Seleccione **Asociar tabla**.

1. En la tabla **Tablas asociadas a** su tabla, seleccione el botón de opción situado junto a la tabla que acaba de asociar. En el menú **Acciones**, seleccione **Configurar** en el grupo de **reglas de análisis de colaboración**.

1. En la página **Configurar la regla de análisis de colaboración**, en la **sección Análisis adicionales permitidos**, elija si algún miembro de la colaboración o miembro específico de la colaboración puede realizar análisis adicionales.

   En la opción **Entrega de resultados**, elija qué miembros pueden recibir los resultados de las consultas.

1. Elija **Configurar regla de análisis**.

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#### [ API ]

Para aportar datos de formación (API)

1. Configure una AWS Glue tabla existente para usarla en ella AWS Clean Rooms proporcionando la tabla y las columnas que se pueden usar.

   Ejecute el siguiente código con sus parámetros específicos.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table(
       name='{{configured_table_name}}',
       tableReference= {
           'glue': {
               'tableName': '{{glue_table_name}}',
               'databaseName': '{{glue_database_name}}'
           }
       },
       analysisMethod="DIRECT_QUERY",
       allowedColumns=["{{column1}}", "{{column2}}", "{{column3}}",...]
   )
   ```

1. Configure una regla de análisis personalizada que limite el acceso a sus datos. Puede permitir un conjunto específico de consultas preautorizadas en sus datos o permitir que un conjunto específico de cuentas consulte sus datos.

   Ejecuta el siguiente código con tus parámetros específicos.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_analysis_rule(
       configuredTableIdentifier='{{configured_table_id}}',
       analysisRuleType='CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAnalyses': ['ANY_QUERY'],
                   'allowedAnalysisProviders': ['{{query_runner_account}}'],
                   'additionalAnalyses': "REQUIRED"
               }
           }
       }
   )
   ```

   En este ejemplo, una cuenta específica puede ejecutar cualquier consulta sobre los datos y se requiere un análisis adicional.

1. Asocie una tabla configurada a la colaboración y proporcione una función de acceso al servicio a las AWS Glue tablas.

   Ejecute el siguiente código con sus parámetros específicos.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association(
       name='{{configured_table_association_name}}',
       membershipIdentifier='{{membership_id}}',
       configuredTableIdentifier='{{configured_table_id}}',
       roleArn='arn:aws:iam::{{account}}:{{role}}/{{role_name}}'
   )
   ```
**nota**  
Este rol de servicio tiene permisos relacionados con las tablas. La función de servicio solo se puede asumir si ejecuta AWS Clean Rooms las consultas permitidas en nombre del miembro que puede realizar la consulta. Ningún miembro de la colaboración (salvo el propietario de los datos) tiene acceso a las tablas subyacentes de la colaboración. El propietario de los datos puede desactivar la privacidad diferencial para que sus tablas estén disponibles para que otros miembros las consulten.

1. Por último, añada una regla de análisis a la asociación de tablas configurada.

   Ejecute el siguiente código con sus parámetros específicos.

   ```
   import boto3
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
       configuredTableAssociationIdentifier='{{configured_table_association_identifier}}',
       membershipIdentifier='{{membership_id}}',
       configuredTableIdentifier='{{configured_table_id}}',
       analysisRuleType = 'CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAdditionalAnalyses': ['{{configured_model_algorithm_association_arns}}'],
                   'allowedResultReceivers': ['{{query_runner_account}}']
               }
           }
       }
   )
   ```

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