Amazon SageMaker Clarify 提供了哪種功能？

Amazon SageMaker Clarify 旨在幫助開發人員理解和評估其機器學習模型，特別是在公平性和可解釋性方面。其核心功能之一是在資料準備階段偵測潛在的偏差，例如特徵屬性（如年齡、性別）在資料集中的不平衡分佈，這可能導致模型對某些群體產生不公平的預測。 其他選項不正確的原因： 整合了檢索增強生成 (RAG) 工作流程：這與大型語言模型 (LLM) 的應用相關，而非 SageMaker Clarify 的主要功能。 監控生產環境中 ML 模型的品質：這是 SageMaker Model Monitor 的功能，用於追蹤模型在部署後的性能和資料漂移。 記錄 ML 模型的關鍵詳細資訊：這是 SageMaker Experiments 或 SageMaker ML Lineage 的功能，用於追蹤模型訓練過程和元資料。