Une entreprise déploie un modèle SageMaker qui détecte les sujets dans les publications sur les réseaux sociaux. Elle doit montrer comment les caractéristiques d'entrée individuelles affectent les prédictions du modèle. Quelle capacité SageMaker fournit des explications au niveau des caractéristiques pour le comportement du modèle ?

SageMaker Clarify est la bonne réponse car il fournit des outils pour détecter les biais potentiels dans les modèles et expliquer les prédictions du modèle. Il génère des explications au niveau des caractéristiques, montrant comment chaque caractéristique d'entrée contribue à la prédiction finale, ce qui est exactement ce que l'entreprise recherche pour comprendre l'impact des caractéristiques sur les prédictions de son modèle de détection de sujets. SageMaker Canvas est une interface sans code pour créer des modèles. SageMaker Feature Store est un référentiel pour stocker, découvrir et partager des caractéristiques d'ingénierie. SageMaker Ground Truth est un service d'étiquetage de données pour créer des ensembles de données d'entraînement de haute qualité.