Un prestamista utiliza un modelo de ML para aceptar o rechazar solicitudes de préstamos y debe hacer que el proceso de toma de decisiones sea auditable y explicable para los reguladores. ¿Qué solución ayuda a documentar y presentar las decisiones del modelo para las auditorías?

Amazon SageMaker Model Card es la solución correcta porque proporciona una forma estandarizada de documentar información clave sobre un modelo de ML, incluyendo su propósito, rendimiento, sesgos y explicaciones. Esto es crucial para la auditabilidad y la explicabilidad, ya que permite a los reguladores comprender cómo se toman las decisiones del modelo. Amazon Textract es para la extracción de texto de documentos. AWS CloudFormation es para el aprovisionamiento de infraestructura como código. Amazon Comprehend es para el procesamiento de lenguaje natural. Ninguna de estas opciones está diseñada para documentar y presentar las decisiones de un modelo de ML para auditorías.