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# 設定された類似モデルの更新
<a name="update-ml-model-configured-model"></a>

類似モデルを関連付けたら、それを更新して、名前、共有するメトリクス、Amazon S3 の場所の出力などの情報を変更できます。

**で関連付けられた設定済み類似モデルを更新するには AWS Clean Rooms**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、 で[AWS Clean Rooms コンソール](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)を開きます AWS アカウント (まだ開いていない場合）。

1. 左側のナビゲーションペインで、**AWS ML モデル**を選択します。

1. **[設定済みの類似モデル]** タブの **[すぐに使える類似モデル]** で、設定済みの類似モデルを選択し、**[編集]** を選択します。

1. **[編集]** ページの **[設定済みの類似モデルの関連付け詳細]** で、次の操作を行います。

   1. **[名前]** と **[説明]** (オプション) を更新します。

   1. 設定する **[類似モデル]** をドロップダウンリストから選択します。

   1. 希望する **[マッチングシードサイズの最小値]** を選択します。これは、シードデータプロバイダーのデータに含まれるユーザーのうち、トレーニングデータ内のユーザーと重複するユーザーの最小数です。この値は 0 より大きくなければなりません。

1. **[他のメンバーと共有するメトリクス]** では、コラボレーションのシードデータプロバイダーに関連性スコアを含むモデルメトリクスを受信させるかどうかを選択します。

1. **[類似セグメントの送信先ロケーション]** には、類似セグメントがエクスポートされる Amazon S3 バケットを入力します。このバケットは、他のリソースと同じリージョンに存在する必要があります。

1. **[サービスアクセス]** では、このテーブルへのアクセスに使用する **[既存のサービスロール名]** を選択します。

1. **[高度なビンサイズの設定]** で、オーディエンスのビンサイズを設定する方法を選択します。

1. **[Save changes]** (変更の保存) をクリックします。

対応する API アクションについては、「[UpdateConfiguredAudienceModel](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/API_UpdateConfiguredAudienceModel.html)」を参照してください。