Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Evaluieren, erklären und erkennen Sie Verzerrungen in Modellen
Amazon SageMaker bietet Funktionen zur Verbesserung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen (ML), indem potenzielle Verzerrungen erkannt und die Vorhersagen erklärt werden, die Ihre Modelle aus Ihren Tabellen-, Computer Vision-, Natural Processing- oder Zeitreihendatensätzen treffen. Es hilft Ihnen dabei, verschiedene Arten von Verzerrungen in den Daten vor und nach dem Training zu identifizieren, die während des Modelltrainings oder während der Produktion des Modells auftreten können. Sie können ein Sprachmodell auch anhand von Bewertungskriterien für Modellqualität und -verantwortung anhand von Evaluationen anhand von Basismodellen evaluieren.
Die folgenden Themen enthalten Informationen darüber, wie Sie Vorurteile bei Amazon bewerten, erklären und erkennen können SageMaker.
Themen
