A empresa exige que seus modelos sejam transparentes e explicáveis. Quais duas funcionalidades do Amazon SageMaker fornecem recursos que ajudam a alcançar transparência e explicabilidade? (Escolha duas.)

SageMaker Model Cards fornecem documentação padronizada para modelos de ML, incluindo detalhes sobre o propósito do modelo, dados de treinamento, desempenho e viés, o que é crucial para a transparência e explicabilidade. SageMaker Clarity oferece insights sobre a interpretabilidade de modelos de ML, ajudando a entender como as previsões são feitas e a identificar vieses, contribuindo diretamente para a explicabilidade. SageMaker Pipelines automatiza fluxos de trabalho de ML, mas não foca em transparência. SageMaker Model Monitor detecta desvios de dados e desempenho, mas não explica o modelo. SageMaker Debugger ajuda a depurar modelos durante o treinamento, não a explicá-los após o treinamento.