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# Clean Rooms ML의 사용자 지정 모델
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Clean Rooms ML을 사용하면 공동 작업 구성원이 Amazon ECR에 저장된 도킹된 사용자 지정 모델 알고리즘을 사용하여 데이터를 공동 분석할 수 있습니다. 이렇게 하려면 *모델 공급자*가 이미지를 생성하고 Amazon ECR에 저장해야 합니다. [Amazon Elastic Container Registry 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/)의 단계에 따라 사용자 지정 ML 모델을 포함할 프라이빗 리포지토리를 생성합니다.

올바른 권한이 있는 경우 공동 작업의 모든 구성원이 *모델 공급자*가 될 수 있습니다. 공동 작업의 모든 구성원은 모델에 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 안내서의 목적상 데이터를 제공하는 구성원을 *데이터 공급자*라고 합니다. 공동 작업을 생성하는 구성원은 *공동 작업 생성*자이며,이 구성원은 *모델 공급자*, *데이터 공급자* 중 하나 또는 둘 다일 수 있습니다.

다음 주제에서는 사용자 지정 ML 모델을 생성하는 데 필요한 정보를 설명합니다.

**Topics**
+ [사용자 지정 ML 모델링 사전 조건](custom-model-prerequisites.md)
+ [훈련 컨테이너에 대한 모델 작성 지침](custom-model-guidelines.md)
+ [추론 컨테이너에 대한 모델 작성 지침](inference-model-guidelines.md)
+ [모델 로그 및 지표 수신](custom-model-logs.md)