Un istituto di credito utilizza un modello ML per accettare o rifiutare le domande di prestito e deve rendere il processo decisionale verificabile e spiegabile per le autorità di regolamentazione. Quale soluzione aiuta a documentare e presentare le decisioni del modello per gli audit?

Amazon SageMaker Model Card è la soluzione corretta perché fornisce un repository centralizzato e standardizzato per documentare i dettagli del modello ML, inclusi i dati di training, le metriche di performance e le considerazioni etiche. Questo rende il processo decisionale del modello trasparente e facilmente verificabile per le autorità di regolamentazione, soddisfacendo i requisiti di audit. Amazon Textract è un servizio OCR per estrarre testo dai documenti, non per documentare modelli. AWS CloudFormation è un servizio per la gestione dell'infrastruttura come codice, non per la documentazione dei modelli ML. Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi del testo, non per la documentazione dei modelli.