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# 類似モデルの設定
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類似モデルを作成したら、コラボレーションで使用するように設定する準備が整います。1 つの類似モデルから、複数の設定済みの類似モデルを作成できます。

**で類似モデルを設定するには 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]** タブで、**[類似モデルの設定]** を選択します。

1. **[類似モデルの設定]** ページで、**[設定済みの類似モデルの詳細]** に **[名前]**と **[説明]** (オプション) を入力します。

   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。
**注記**  
これが正しい類似モデルであることを検証するには、**[類似モデルの詳細を表示]** をオンにして詳細を表示します。  
新しい類似モデルを作成するには、**[類似モデルの作成]** を選択します。

   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. **Lookalike セグメントの送信先の場所**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. **高度なビンサイズ設定**では、**対象者サイズタイプ**を**絶対**数または**パーセンテージ**として指定します。

1. 設定済みテーブルのリソースで**タグ**を有効にする場合は、**[新しいタグを追加]** を選択し、**キー**と**値**のペアを入力します。

1. **[類似モデルの設定]** を選択します。

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