Evalúe, explique y detecte los sesgos en los modelos

Amazon SageMaker ofrece funciones para mejorar sus modelos de aprendizaje automático (ML) mediante la detección de posibles sesgos y la ayuda a explicar las predicciones que realizan sus modelos a partir de sus conjuntos de datos tabulares, de visión artificial, de procesamiento natural o de series temporales. Le ayuda a identificar varios tipos de sesgo en los datos previos y posteriores al entrenamiento que pueden surgir durante el entrenamiento del modelo o cuando el modelo está en producción. También puede evaluar un modelo lingüístico en función de las métricas de calidad y responsabilidad del modelo utilizando las evaluaciones del modelo básico.

Los siguientes temas proporcionan información sobre cómo evaluar, explicar y detectar sesgos con Amazon SageMaker.