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AWS Clean Rooms 和 Clean Rooms ML 有什么区别?

并排比较 AWS Clean Rooms 和 Clean Rooms ML — 功能、定价和理想使用场景,以帮助您选择正确的产品。

并排比较

比较
AWS Clean Rooms
Clean Rooms ML
类别

分析、数据协作

分析、隐私安全的机器学习

说明

创建洁净室,在不共享原始数据的情况下协作处理数据集。

将机器学习应用于 Clean Rooms 协作,无需共享原始数据。

最适用于
  • 广告分析
  • 跨公司数据协作
  • 隐私安全的分析
  • 受众见解
  • 相似人群建模
  • 隐私安全的机器学习
  • 扩大受众
  • 协作分析
主要功能
  • 可配置的分析规则
  • 密态计算
  • 无数据移动
  • 内置查询控件
  • 机器学习建模
  • 相似模型
  • 隐私控制
  • Clean Rooms 集成
  • 无数据共享
  • 自定义模型
定价模式

按处理的查询付费

按模型训练 + 推理付费

免费套餐

否

否

专家点评

“洁净室允许多方分析组合的数据集,而无需共享原始数据。它强制执行加密控制,因此每个参与者只能看到汇总结果。”
— Giovanni Lauria,re:Post 顶级贡献者 [个人资料]

“Clean Rooms ML 支持跨组织进行隐私安全的机器学习。在任何一方都无法看到对方原始数据的前提下,基于合并后的数据集训练模型‌。”
— Giovanni Lauria,re:Post 顶级贡献者 [个人资料]

产品页面

何时使用 AWS Clean Rooms 或 Clean Rooms ML

在以下情况下使用 AWS Clean Rooms:

  • 广告分析
  • 跨公司数据协作
  • 隐私安全的分析
  • 受众见解

了解有关 AWS Clean Rooms 的更多信息 »

在以下情况下使用 Clean Rooms ML:

  • 相似人群建模
  • 隐私安全的机器学习
  • 扩大受众
  • 协作分析

了解有关 Clean Rooms ML 的更多信息 »

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