La empresa requiere que sus modelos sean transparentes y explicables. ¿Qué dos características de Amazon SageMaker proporcionan capacidades que ayudan a lograr la transparencia y la explicabilidad? (Elija dos).

SageMaker Model Cards y SageMaker Clarify son las dos características que abordan directamente la transparencia y la explicabilidad. SageMaker Model Cards permite documentar los detalles del modelo, como su propósito, datos de entrenamiento, rendimiento y limitaciones, lo cual es crucial para la transparencia. SageMaker Clarify ayuda a detectar sesgos en los datos y el modelo, y proporciona explicaciones sobre las predicciones del modelo, lo que es fundamental para la explicabilidad. SageMaker Pipelines automatiza los flujos de trabajo de ML, pero no se enfoca en la explicabilidad. SageMaker Model Monitor rastrea el rendimiento del modelo en producción, pero no explica sus decisiones. SageMaker Debugger ayuda a identificar y depurar problemas durante el entrenamiento, no a interpretar las predicciones del modelo.