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# 유사 세그먼트 생성
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**참고**  
Amazon S3에 데이터가 저장된 Clean Rooms ML 유사 모델에서를 사용하기 위한 훈련 데이터 세트만 제공할 수 있습니다. 그러나 지원되는 모든 데이터 소스에 저장된 데이터에서 실행되는 SQL을 사용하여 유사 모델의 시드 데이터를 제공할 수 있습니다.

유사 세그먼트는 시드 데이터와 가장 유사한 훈련 데이터의 하위 집합입니다.

**에서 유사 세그먼트를 생성하려면 AWS Clean Rooms**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고를 사용하여 [AWS Clean Rooms 콘솔](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)을 엽니다 AWS 계정 (아직 열지 않은 경우).

1. 왼쪽 탐색 창에서 **공동 작업**을 선택합니다.

1. **활성 멤버십 포함** 탭에서 공동 작업을 선택합니다.

1. **ML 모델** 탭에서 **유사 세그먼트 생성을** 선택합니다.

1. **유사 세그먼트 생성** 페이지의 **연결된 구성된 유사 모델에서**이 유사 세그먼트에 사용할 연결된 구성된 유사 모델을 선택합니다.

   

1. **유사 세그먼트 세부 정보**에 **이름**과 **설명**(선택 사항)을 입력합니다.

   

1. **시드 프로파일**에서 옵션을 선택한 다음 권장 작업을 수행하여 **시드 방식**을 선택합니다.    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/clean-rooms/latest/userguide/create-ml-segment-create.html)

1. 이 데이터 소스를 생성할 때 사용할 **작업자 유형을** 선택합니다. 기본 작업자 유형은 **CR.1X**입니다. 사용할 **작업자 수**를 지정합니다. 기본값은 작업자 번호 **16**입니다. **Spark 속성을** 지정하려면:

   1. **Spark 속성**을 확장합니다.

   1. **Spark 속성 추가**를 선택합니다.

   1. **Spark 속성** 대화 상자의 드롭다운 목록에서 **속성 이름을** 선택하고 **값을** 입력합니다.

   다음 표는 각 속성에 대한 정의를 제공합니다.

   Spark 속성에 대한 자세한 내용은 Apache Spark 설명서의 Spark [속성을](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#spark-properties) 참조하세요.
**참고**  
최대 50개의 Spark 속성을 구성할 수 있습니다. 각 속성 값은 최대 500자일 수 있습니다.    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/clean-rooms/latest/userguide/create-ml-segment-create.html)    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/clean-rooms/latest/userguide/create-ml-segment-create.html)

1. **서비스 액세스**에서 이 테이블에 액세스하는 데 사용할 **기존 서비스 역할 이름**을 선택합니다.

1. 훈련 데이터 세트의 **태그**를 사용하려면 **새 태그 추가**를 선택한 다음 **키**와 **값** 쌍을 입력합니다.

1. **유사 세그먼트 생성**을 선택합니다.

해당 API 작업에서 [StartAudienceGenerationJob](https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/API_StartAudienceGenerationJob.html)을 확인하세요.