Ein Unternehmen, das ML-Modelle auf AWS bereitstellt, möchte Transparenz bei der Entscheidungsfindung der Modelle schaffen und Erklärungen für Vorhersagen anbieten. Welches AWS-Feature unterstützt diese Anforderung?

Amazon SageMaker Model Cards sind darauf ausgelegt, Transparenz und Erklärbarkeit für ML-Modelle zu bieten. Sie dokumentieren wichtige Informationen über ein Modell, einschließlich seines Zwecks, seiner Trainingsdaten, seiner Leistungskennzahlen und seiner potenziellen Bias-Risiken. Dies hilft Unternehmen, die Entscheidungsfindung ihrer Modelle zu verstehen und zu erklären. Amazon Rekognition ist ein Dienst für Bild- und Videoanalyse, Amazon Comprehend für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Amazon Lex für den Aufbau von Konversationsschnittstellen. Keiner dieser Dienste bietet direkt Funktionen zur Erklärbarkeit von ML-Modellen im Sinne von Model Cards.