会社は、モデルが透過的で説明可能であることを求めています。透過性と説明可能性の実現に役立つ2つのAmazon SageMaker機能はどれですか？（2つ選択してください。）

SageMaker Model Cardsは、モデルの目的、パフォーマンス、トレーニングデータ、バイアス評価などを文書化することで、モデルの透明性と説明責任を向上させます。SageMaker Clarityは、モデルの予測を説明し、特徴量の重要度を可視化することで、モデルがどのように決定を下すかを理解するのに役立ち、説明可能性を直接サポートします。SageMaker PipelinesはMLワークフローのオーケストレーション、SageMaker Model Monitorはモデルのドリフト検出、SageMaker Debuggerはトレーニング中のデバッグにそれぞれ使用され、透明性や説明可能性を直接提供するものではありません。