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# Contribuindo com dados de treinamento no AWS Clean Rooms ML
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Depois que o criador da colaboração criar a colaboração e os membros convidados participarem, você estará pronto para contribuir com dados de treinamento para a colaboração. Qualquer membro pode contribuir com dados de treinamento.

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#### [ Console ]

**Para contribuir com dados de treinamento (console)**

1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o AWS Clean Rooms console em [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home).

1. No painel de navegação à esquerda, selecione **Tables (Tabelas)**.

1. Na página **Tabelas**, escolha **Configurar nova tabela**.

1. Para **Configurar nova tabela**, para **fonte de dados,** escolha **Amazon S3**, **Amazon Athena** **ou** Snowflake e conclua as seguintes etapas, com base na sua fonte de dados:    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. Escolha **Configurar nova tabela**. 

1. Na página de detalhes da tabela, escolha **Configurar regra de análise** para configurar uma regra de análise personalizada para essa tabela. Uma regra de análise personalizada limita o acesso aos seus dados. Você pode permitir um conjunto específico de consultas pré-autorizadas em seus dados ou permitir que um conjunto específico de contas consulte seus dados.

   1. **Em Tipo de regra de análise**, escolha **Personalizado** e, em **Método de criação**, escolha **Fluxo guiado**.

   1. Escolha **Próximo**.

   1. Em **Especificar controles de análise**, escolha entre **Revisar cada nova análise** e **Permitir qualquer análise por colaboradores específicos**. 

   1. Escolha **Próximo**.

   1. (Opcional) Para **Especificar controles de resultados de análise**, para **Colunas não permitidas na saída**, especifique se você deseja excluir alguma coluna da saída. Se você escolher **Nenhuma**, nenhuma coluna será excluída da saída. Se você escolher **Lista personalizada**, poderá especificar determinadas colunas que serão removidas da saída.

   1. Em **Análises adicionais aplicadas à saída**, especifique se você deseja permitir, negar ou exigir uma análise adicional antes que os resultados sejam gerados.

   1. Escolha **Próximo**.

   1. (Opcional) Em **Definir privacidade diferencial**, escolha **Desativar.**

   1. Escolha **Próximo**.

   1. Revise as informações na página **Revisar e configurar e** escolha **Configurar regra de análise**.

1. Na página de detalhes da tabela, escolha **Associar à colaboração**.

1. Na caixa de diálogo **Associar tabela**, selecione a colaboração à qual você deseja associar essa tabela e **escolha Escolher colaboração**. 

1. Na página **Associar tabela**, revise e verifique as informações em **Detalhes da associação da tabela**, **acesso ao serviço** e **Tags**. Escolha **Associar tabela**.

1. Na tabela **Tabelas associadas à sua** tabela, selecione o botão de rádio ao lado da tabela que você acabou de associar. No menu **Ações**, escolha **Configurar** no grupo de **regras de análise de colaboração**.

1. Na página **Configurar regra de análise de colaboração**, em **Análises adicionais permitidas**, escolha se algum membro da colaboração ou membros específicos da colaboração pode realizar análises adicionais.

   Em **Entrega de resultados**, escolha quais membros podem receber resultados das saídas da consulta.

1. Selecione **Configurar regra de análise**.

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#### [ API ]

Para contribuir com dados de treinamento (API)

1. Configure uma AWS Glue tabela existente para uso em AWS Clean Rooms fornecendo a tabela e as colunas que podem ser usadas.

   Execute o código a seguir com seus parâmetros 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 uma regra de análise personalizada que limite o acesso aos seus dados. Você pode permitir um conjunto específico de consultas pré-autorizadas em seus dados ou permitir que um conjunto específico de contas consulte seus dados.

   Execute o código a seguir com seus parâmetros 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"
               }
           }
       }
   )
   ```

   Neste exemplo, uma conta específica pode executar qualquer consulta nos dados e uma análise adicional é necessária.

1. Associe uma tabela configurada à colaboração e forneça uma função de acesso ao serviço às AWS Glue tabelas.

   Execute o código a seguir com seus parâmetros 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**  
Esse perfil de serviço tem permissões para as tabelas. A função de serviço só pode ser assumida por meio AWS Clean Rooms da execução de consultas permitidas em nome do membro que pode consultar. Nenhum membro da colaboração (exceto o proprietário dos dados) tem acesso às tabelas subjacentes na colaboração. O proprietário dos dados pode desativar a privacidade diferencial para disponibilizar suas tabelas para consulta por outros membros.

1. Por fim, adicione uma regra de análise à associação de tabela configurada.

   Execute o código a seguir com seus parâmetros 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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