Bir ML mühendisi, müşteri davranışını tahmin eden bir modeli optimize ediyor ve demografik özelliklere göre performansı etkileyebilecek kalıpları belirlemek için girdi verilerini ve model tahminlerini incelemesi gerekiyor. Bu analizi hangi çözüm sağlar?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Doğruluğu ve adaleti etkileyebilecek kalıplar için eğitim verilerini ve model çıktılarını analiz etmek üzere SageMaker Clarify kullanın..
Neden bu cevap
Doğru cevap SageMaker Clarify'dır çünkü bu hizmet, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu ve adaletini etkileyebilecek önyargıları (bias) tespit etmek için eğitim verilerini ve model tahminlerini analiz etmek üzere özel olarak tasarlanmıştır. Müşteri davranışını tahmin eden bir modelde demografik özelliklere göre performansı etkileyebilecek kalıpları belirlemek, modelin adil ve doğru çalıştığından emin olmak için kritik öneme sahiptir. Diğer seçenekler bu senaryo için uygun değildir: Amazon CloudWatch, ağ ve CPU metriklerini izlemek için kullanılır, modelin içsel performans kalıplarını analiz etmez. AWS Glue DataBrew tarifleri, verileri temizlemek ve dönüştürmek için kullanılır, ancak modelin tahminlerindeki önyargıları veya demografik kalıpları doğrudan analiz etmez. AWS Lambda işlevleri, veri ön işlemeyi otomatikleştirmek için genel bir araçtır, ancak modelin adaletini veya demografik kalıplarını değerlendirme yeteneğine sahip değildir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez