Bir hastane, röntgen sonuçlarını doğrulayan bir ML modeliyle gecelik toplu çıkarım işi yürütmektedir. Hastanenin model veri kalitesi ve model performansı hakkında günlük bir rapor hazırlaması gerekmektedir. Gerekli günlük izleme ve raporlamayı hangi çözüm sağlayacaktır?

Doğru cevap, Amazon SageMaker Model Monitor'da bir izleme işi planlamak ve model ile veri izleme sonuçlarını oluşturmaktır. SageMaker Model Monitor, model performansı ve veri kalitesi sapmalarını otomatik olarak algılamak için tasarlanmıştır. Gecelik toplu çıkarım işleri için özel olarak yapılandırılabilir ve günlük raporlama gereksinimini karşılayacak şekilde model ve veri kalitesi metriklerini sürekli olarak izler. Diğer seçenekler neden doğru değil: Amazon CloudWatch panosu oluşturmak, temel kaynak metriklerini izleyebilir ancak modelin kendisinin veri kalitesi veya performans sapmalarını doğrudan izlemez. AWS Glue DataBrew kullanmak, veri kalitesi kontrolleri yapabilir ancak bu, modelin çıkarım sırasında nasıl performans gösterdiğini veya zaman içindeki sapmaları izlemek için tasarlanmamıştır. SageMaker AI pipeline'ında bir QualityCheck adımı oluşturmak, genellikle model eğitimi veya dağıtımı öncesindeki veri kalitesi kontrolleri için kullanılır, sürekli üretim izlemesi için birincil çözüm değildir.