Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Menyumbangkan data pelatihan di AWS Clean Rooms MS
<a name="custom-model-training-data"></a>

Setelah pembuat kolaborasi membuat kolaborasi dan anggota yang diundang bergabung, Anda siap untuk menyumbangkan data pelatihan untuk kolaborasi. Setiap anggota dapat menyumbangkan data pelatihan.

------
#### [ Console ]

**Untuk menyumbangkan data pelatihan (konsol)**

1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka AWS Clean Rooms konsol di [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home).

1. Di panel navigasi kiri, pilih **Tabel**.

1. Pada halaman **Tabel**, pilih **Konfigurasikan tabel baru**.

1. Untuk **Mengonfigurasi tabel baru**, untuk **Sumber data,** pilih **Amazon S3**, **Amazon Athena**, **atau** Snowflake dan selesaikan langkah-langkah berikut, berdasarkan sumber data Anda:    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/id_id/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. Pilih **Konfigurasikan tabel baru**. 

1. Pada halaman detail tabel, pilih **Konfigurasikan aturan analisis** untuk mengonfigurasi aturan analisis kustom untuk tabel ini. Aturan analisis kustom membatasi akses ke data Anda. Anda dapat mengizinkan serangkaian kueri pra-otorisasi tertentu pada data Anda atau mengizinkan serangkaian akun tertentu untuk menanyakan data Anda.

   1. Untuk **jenis aturan Analisis**, pilih **Kustom** dan untuk **metode Pembuatan**, pilih **Alur terpandu**.

   1. Pilih **Berikutnya**.

   1. Untuk **menentukan kontrol analisis**, pilih antara **Tinjau setiap analisis baru dan Izinkan analisis** **apa pun oleh kolaborator tertentu**. 

   1. Pilih **Berikutnya**.

   1. (Opsional) Untuk **Tentukan kontrol hasil analisis**, untuk **Kolom yang tidak diizinkan dalam output** tentukan apakah Anda ingin mengecualikan kolom apa pun dari output. Jika Anda memilih **Tidak Ada**, tidak ada kolom yang dikecualikan dari output. Jika Anda memilih **Daftar kustom**, Anda dapat menentukan kolom tertentu yang akan dihapus dari output.

   1. Untuk **Analisis tambahan yang diterapkan pada output**, tentukan apakah Anda ingin mengizinkan, menolak, atau memerlukan analisis tambahan sebelum hasil dihasilkan.

   1. Pilih **Berikutnya**.

   1. (Opsional) Untuk **Mengatur privasi diferensial**, pilih **Matikan**.

   1. Pilih **Berikutnya**.

   1. Tinjau informasi pada halaman **Tinjau dan konfigurasikan**, lalu pilih **Konfigurasi aturan analisis**.

1. Dari halaman detail tabel, pilih **Kaitkan dengan kolaborasi**.

1. Di kotak dialog **Tabel asosiasi**, pilih kolaborasi yang ingin Anda kaitkan dengan tabel ini dan pilih **Pilih kolaborasi**. 

1. Pada halaman **tabel Rekanan**, tinjau dan verifikasi informasi dalam **detail asosiasi Tabel**, **Akses layanan**, dan **Tag**. Pilih **tabel Associate**.

1. Di **Tabel yang terkait dengan tabel Anda**, pilih tombol radio di sebelah tabel yang baru saja Anda kaitkan. Dari menu **Tindakan**, pilih **Konfigurasi** dalam grup **aturan Analisis kolaborasi**.

1. Pada halaman **aturan Konfigurasi analisis kolaborasi**, untuk **analisis tambahan yang Diizinkan**, pilih apakah anggota kolaborasi atau anggota kolaborasi tertentu dapat melakukan analisis tambahan.

   Untuk **pengiriman Hasil**, pilih anggota mana yang diizinkan untuk menerima hasil dari output kueri.

1. Pilih **Konfigurasikan aturan analisis**.

------
#### [ API ]

Untuk menyumbangkan data pelatihan (API)

1. Konfigurasikan AWS Glue tabel yang ada untuk digunakan AWS Clean Rooms dengan menyediakan tabel dan kolom yang dapat digunakan.

   Jalankan kode berikut dengan parameter spesifik Anda.

   ```
   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. Konfigurasikan aturan analisis khusus yang membatasi akses ke data Anda. Anda dapat mengizinkan serangkaian kueri pra-otorisasi tertentu pada data Anda atau mengizinkan serangkaian akun tertentu untuk menanyakan data Anda.

   Jalankan kode berikut dengan parameter spesifik Anda.

   ```
   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"
               }
           }
       }
   )
   ```

   Dalam contoh ini, akun tertentu diizinkan untuk menjalankan kueri apa pun pada data dan analisis tambahan diperlukan.

1. Kaitkan tabel yang dikonfigurasi ke kolaborasi dan berikan peran akses layanan ke AWS Glue tabel.

   Jalankan kode berikut dengan parameter spesifik Anda.

   ```
   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}}'
   )
   ```
**catatan**  
Peran layanan ini memiliki izin untuk tabel. Peran layanan hanya dapat diasumsikan AWS Clean Rooms untuk menjalankan kueri yang diizinkan atas nama anggota yang dapat melakukan kueri. Tidak ada anggota kolaborasi (selain pemilik data) yang memiliki akses ke tabel yang mendasarinya dalam kolaborasi. Pemilik data dapat menonaktifkan privasi diferensial untuk membuat tabel mereka tersedia untuk kueri oleh anggota lain.

1. Terakhir, tambahkan aturan analisis ke asosiasi tabel yang dikonfigurasi.

   Jalankan kode berikut dengan parameter spesifik Anda.

   ```
   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}}']
               }
           }
       }
   )
   ```

------