기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# AWS Clean Rooms ML에서 훈련 데이터 기여
<a name="custom-model-training-data"></a>

공동 작업 생성자가 공동 작업을 생성하고 초대된 구성원이 참여하면 공동 작업에 훈련 데이터를 제공할 준비가 된 것입니다. 모든 구성원이 훈련 데이터를 제공할 수 있습니다.

------
#### [ Console ]

**훈련 데이터를 제공하려면(콘솔)**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) AWS Clean Rooms 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **테이블**을 선택합니다.

1. **테이블** 페이지에서 **새 테이블 구성을** 선택합니다.

1. **새 테이블 구성**의 **데이터 소스**에서 **Amazon S3**, **Amazon Athena** 또는 **Snowflake**를 선택하고 데이터 소스에 따라 다음 단계를 완료합니다.    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. **새 클라이언트 구성**를 선택합니다.

1. 테이블 세부 정보 페이지에서 **분석 규칙 구성을** 선택하여이 테이블에 대한 사용자 지정 분석 규칙을 구성합니다. 사용자 지정 분석 규칙은 데이터에 대한 액세스를 제한합니다. 데이터에 대해 특정 사전 승인된 쿼리 집합을 허용하거나 특정 계정 집합이 데이터를 쿼리하도록 허용할 수 있습니다.

   1. **분석 규칙 유형**에서 **사용자 지정**을 선택하고 **생성 방법**에서 **안내 흐름을** 선택합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

   1. **분석 컨트롤 지정**에서 **각 새 분석 검토**와 **특정 공동 작업자의 분석 허용** 중에서 선택합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

   1. (선택 사항) **분석 결과 컨트롤 지정**에서 **출력에 허용되지 않는 열**에 대해 출력에서 열을 제외할지 여부를 지정합니다. **없음을** 선택하면 출력에서 열이 제외되지 않습니다. **사용자 지정 목록을** 선택하면 출력에서 제거할 특정 열을 지정할 수 있습니다.

   1. **출력에 적용된 추가 분석**의 경우 결과가 생성되기 전에 추가 분석을 허용, 거부 또는 요구할지 여부를 지정합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

   1. (선택 사항) **차등 프라이버시 설정**에서 **끄기를** 선택합니다.

   1. **다음**을 선택합니다.

   1. **검토 및 구성** 페이지의 정보를 검토한 다음 **분석 규칙 구성을** 선택합니다.

1. 테이블 세부 정보 페이지에서 **공동 작업에 연결을** 선택합니다.

1. **테이블 연결** 대화 상자에서이 테이블을 연결할 공동 작업을 선택하고 **공동 작업 선택을** 선택합니다.

1. **테이블 연결** 페이지에서 **테이블 연결 세부** 정보, **서비스 액세스** 및 **태그**의 정보를 검토하고 확인합니다. **연결 테이블**을 선택합니다.

1. **연결된 테이블** 테이블에서 방금 연결한 테이블 옆의 라디오 버튼을 선택합니다. **작업** 메뉴에서 **협업 분석 규칙** 그룹에서 **구성을** 선택합니다.

1. **공동 작업 분석 규칙 구성** 페이지의 **허용된 추가 분석에서** 공동 작업 구성원 또는 특정 공동 작업 구성원이 추가 분석을 수행할 수 있는지 여부를 선택합니다.

   **결과 전송**에서 쿼리 출력에서 결과를 수신할 수 있는 멤버를 선택합니다.

1. **분석 규칙 구성**을 선택합니다.

------
#### [ API ]

훈련 데이터를 제공하려면(API)

1. 사용할 수 있는 AWS Glue 테이블과 열을 AWS Clean Rooms 제공하여에서 사용할 기존 테이블을 구성합니다.

   특정 파라미터로 다음 코드를 실행합니다.

   ```
   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. 데이터에 대한 액세스를 제한하는 사용자 지정 분석 규칙을 구성합니다. 데이터에 대해 특정 사전 승인된 쿼리 집합을 허용하거나 특정 계정 집합이 데이터를 쿼리하도록 허용할 수 있습니다.

   특정 파라미터로 다음 코드를 실행합니다.

   ```
   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"
               }
           }
       }
   )
   ```

   이 예제에서는 특정 계정이 데이터에 대한 쿼리를 실행할 수 있으며 추가 분석이 필요합니다.

1. 구성된 테이블을 공동 작업에 연결하고 AWS Glue 테이블에 서비스 액세스 역할을 제공합니다.

   특정 파라미터로 다음 코드를 실행합니다.

   ```
   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'
   )
   ```
**참고**  
이 서비스 역할에는 테이블에 대한 권한이 있습니다. 서비스 역할은 쿼리할 수 있는 구성원을 대신하여 허용된 쿼리를 실행 AWS Clean Rooms 하기 위해 에서만 수임할 수 있습니다. 공동 작업 구성원(데이터 소유자 제외)은 공동 작업의 기본 테이블에 액세스할 수 없습니다. 데이터 소유자는 차등 프라이버시를 해제하여 다른 멤버가 테이블을 쿼리할 수 있도록 할 수 있습니다.

1. 마지막으로 구성된 테이블 연결에 분석 규칙을 추가합니다.

   특정 파라미터로 다음 코드를 실행합니다.

   ```
   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']
               }
           }
       }
   )
   ```

------