5TB의 데이터를 SageMaker Studio에 업로드하고 데이터 정리를 완료했습니다. 학습 전에 잠재적인 데이터셋 편향을 강조하는 분석 보고서가 필요합니다. 가장 적은 오버헤드로 이를 제공하는 두 가지 작업은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

SageMaker Clarify는 데이터셋의 잠재적 편향을 자동으로 감지하고 보고서를 생성하여 모델 학습 전 데이터 편향을 식별하는 데 매우 효과적입니다. SageMaker Data Wrangler는 데이터 준비 서비스로, 데이터셋에 대한 편향 보고서를 직접 생성하는 기능을 제공하여 데이터 정리 과정에서 편향을 분석할 수 있습니다. SageMaker Ground Truth는 데이터 레이블링 서비스이므로 편향 감지 기능이 없습니다. SageMaker Model Monitor는 모델 배포 후 편향 드리프트를 모니터링하는 데 사용되며, 학습 전 데이터셋 편향 분석과는 목적이 다릅니다. SageMaker Experiments는 모델 학습 과정을 추적하고 관리하는 데 사용되며, 데이터 품질 검사 기능은 있지만 편향에 특화된 보고서를 직접 생성하지는 않습니다.