Банку необходимо создать модель SageMaker AI для определения права клиента на новый продукт, используя алгоритмы, которые SageMaker напрямую поддерживает. Модель должна быть объяснима для регулирующих органов. Какой вариант моделирования удовлетворяет этим требованиям?

Линейный алгоритм (Linear Learner) в SageMaker является отличным выбором, поскольку он создает объяснимые модели. Линейные модели просты для интерпретации, что критически важно для регулирующих органов, требующих прозрачности в принятии решений. Object2Vec и нейронные сети — это сложные алгоритмы глубокого обучения, которые обычно менее объяснимы ("черный ящик"), что затрудняет понимание их логики для регулирующих органов. Алгоритм k-средних (k-means) является алгоритмом кластеризации без учителя и не подходит для задачи определения права клиента, которая является задачей классификации или регрессии с учителем.