Een ML-engineer optimaliseert een model dat klantgedrag voorspelt en moet invoergegevens en modelvoorspellingen inspecteren om patronen te identificeren die de prestaties over demografische groepen heen kunnen beïnvloeden. Welke oplossing biedt deze analyse?
Kies een antwoord
Tik op een optie om je antwoord te controleren.
Correct antwoord: Gebruik SageMaker Clarify om de trainingsgegevens en modeloutputs te analyseren op patronen die de nauwkeurigheid en eerlijkheid kunnen beïnvloeden..
Waarom dit het antwoord is
SageMaker Clarify is de juiste keuze omdat het specifiek is ontworpen voor het detecteren van bias in machine learning-modellen en het uitleggen van voorspellingen. Het kan trainingsgegevens en modeloutputs analyseren om patronen te identificeren die de prestaties over demografische groepen heen kunnen beïnvloeden, wat essentieel is voor het waarborgen van eerlijkheid en nauwkeurigheid. Amazon CloudWatch monitort infrastructuurstatistieken, niet modelbias. AWS Glue DataBrew recipes zijn voor datatransformatie en -opschoning, niet voor het analyseren van modelbias op basis van outputstatistieken. AWS Lambda-functies automatiseren datavoorverwerking, maar bieden geen tools voor bias-detectie of modelinterpretatie.
Slaag voor je examen — zonder eindeloos zoeken naar antwoorden
Krijg elke geverifieerde vraag en uitleg voor dit examen op één plek, en bespaar uren voorbereiding. Meer dan 1.000 certificeringen · Meer dan 20 talen · gratis om te beginnen.
Slaag sneller voor je examen → Geen kaart nodig