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# AWS Clean Rooms ML でのトレーニングデータの提供
<a name="custom-model-training-data"></a>

コラボレーション作成者がコラボレーションを作成し、招待されたメンバーが参加したら、トレーニングデータをコラボレーションに提供する準備が整います。どのメンバーもトレーニングデータを提供できます。

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#### [ Console ]

**トレーニングデータを提供するには (コンソール)**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

1. 左のナビゲーションペインで、**[テーブル]** を選択します。

1. **テーブル**ページで、**新しいテーブルの設定**を選択します。

1. **新しいテーブルを設定する** データソース で**、****Amazon S3**、**Amazon Athena**、または **Snowflake** を選択し、データソースに基づいて次の手順を実行します。    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. **[新しいテーブルを設定]** を選択します。

1. テーブルの詳細ページで、**分析ルールを設定**を選択して、このテーブルのカスタム分析ルールを設定します。カスタム分析ルールは、データへのアクセスを制限します。データに対して事前に承認された特定のクエリセットを許可するか、特定のアカウントのセットにデータのクエリを許可できます。

   1. **分析ルールタイプ**で**カスタム**を選択し、**作成方法**で**ガイド付きフロー**を選択します。

   1. [**次へ**] を選択します。

   1. **分析コントロールを指定する** では、**新しい各分析を確認する** と、**特定の共同作業者による分析を許可する** のどちらかを選択します。

   1. [**次へ**] を選択します。

   1. (オプション) **分析結果のコントロールを指定する **では、**出力で許可されていない列**に、出力から列を除外するかどうかを指定します。**None** を選択した場合、出力から除外される列はありません。**カスタムリスト**を選択した場合は、出力から削除される特定の列を指定できます。

   1. **出力に適用される追加分析**では、結果を生成する前に追加の分析を許可、拒否、または要求するかどうかを指定します。

   1. [**次へ**] を選択します。

   1. (オプション) **差分プライバシーを設定する** で、**無効化**を選択します。

   1. [**次へ**] を選択します。

   1. **「確認と設定**」ページの情報を確認し、**「分析ルールの設定**」を選択します。

1. テーブルの詳細ページから、**コラボレーションに関連付ける**を選択します。

1. **テーブルの関連付け**ダイアログボックスで、このテーブルを関連付けるコラボレーションを選択し、**コラボレーションの選択**を選択します。

1. **テーブルの関連付け**ページで、**テーブルの関連付けの詳細**、**サービスアクセス**、**タグ**の情報を確認して確認します。**[テーブルを関連付ける]** を選択します。

1. **テーブルに関連付けられたテーブル**で、先ほど関連付けたテーブルの横にあるラジオボタンを選択します。Actions ****メニューから、**コラボレーション分析ルール**グループの **Configure** を選択します。

1. **コラボレーション分析ルールの設定**ページで、**許可される追加分析**について、コラボレーションメンバーまたは特定のコラボレーションメンバーが追加分析を実行できるかどうかを選択します。

   **結果配信**では、クエリ出力から結果を受信できるメンバーを選択します。

1. **[分析ルールを設定]** を選択します。

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#### [ API ]

トレーニングデータを提供するには (API)

1.  AWS Glue テーブルと使用できる列を指定 AWS Clean Rooms して、 で使用する既存のテーブルを設定します。

   特定のパラメータを使用して次のコードを実行します。

   ```
   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. データへのアクセスを制限するカスタム分析ルールを設定します。データに対して事前に承認された特定のクエリセットを許可するか、特定のアカウントのセットにデータのクエリを許可できます。

   特定のパラメータを使用して次のコードを実行します。

   ```
   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"
               }
           }
       }
   )
   ```

   この例では、特定のアカウントがデータに対してクエリを実行でき、追加の分析が必要です。

1. 設定済みテーブルをコラボレーションに関連付け、サービスアクセスロールを AWS Glue テーブルに提供します。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   ```
   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}}'
   )
   ```
**注記**  
このサービスロールにはテーブルに対するアクセス許可があります。サービスロールは、 がクエリを実行できるメンバーに代わって許可されたクエリ AWS Clean Rooms を実行する場合にのみ引き受けることができます。コラボレーションメンバー (データの所有者以外) は誰も、コラボレーションの基になるテーブルにはアクセスできません。データ所有者は差分プライバシーをオフにして、テーブルを他のメンバーによるクエリに使用できるようにします。

1. 最後に、設定されたテーブルの関連付けに分析ルールを追加します。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   ```
   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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