Un'azienda medica sta perfezionando un modello di base per uso diagnostico e deve fornire trasparenza e spiegabilità per soddisfare le normative. Quale soluzione aiuta a fornire spiegabilità e semplici metriche del modello?

Amazon SageMaker Clarify è la soluzione corretta perché è specificamente progettato per aiutare a rilevare bias nei modelli di machine learning e fornire spiegabilità. Genera metriche, report e spiegazioni di esempio che sono cruciali per soddisfare i requisiti normativi e garantire la trasparenza nei modelli diagnostici. Amazon Inspector è uno strumento di sicurezza che valuta le vulnerabilità, non la spiegabilità del modello. Amazon Macie è un servizio di sicurezza dei dati che scopre, classifica e protegge i dati sensibili, ma non fornisce spiegazioni del modello. Raccogliere più dati e utilizzare Amazon Rekognition per etichette personalizzate non affronta direttamente la necessità di spiegabilità e metriche del modello per la conformità normativa.