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# Genera report per individuare eventuali distorsioni nei Pre-training dati in Studio SageMaker
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**Nota**  
Amazon SageMaker Clarify non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità di Clarify, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta [Chiarire la modifica della disponibilità](clarify-availability-change.md). 

SageMaker Clarify è integrato con Amazon SageMaker Data Wrangler, che può aiutarti a identificare le distorsioni durante la preparazione dei dati senza dover scrivere il tuo codice. Data Wrangler offre una soluzione end-to-end per importare, preparare, trasformare, caratterizzare e analizzare i dati con Amazon Studio. SageMaker Per una panoramica del flusso di lavoro di preparazione dei dati di Data Wrangler, consulta [Prepara i dati ML con Amazon SageMaker Data Wrangler](data-wrangler.md).

Specifichi gli attributi di interesse, come sesso o età, e SageMaker Clarify esegue una serie di algoritmi per rilevare la presenza di distorsioni in tali attributi. Dopo l'esecuzione dell'algoritmo, SageMaker Clarify fornisce un rapporto visivo con una descrizione delle fonti e della gravità delle possibili distorsioni in modo da poter pianificare le misure per mitigarle. Ad esempio, in un set di dati finanziari che contiene pochi esempi di prestiti aziendali a una fascia di età rispetto ad altre, l' SageMaker intelligenza artificiale segnala lo squilibrio in modo da evitare un modello che sfavorisce quella fascia di età.

**Analisi e segnalazione di eventuali distorsioni nei dati**

Per iniziare a usare Data Wrangler consulta [Inizia a usare Data Wrangler](data-wrangler-getting-started.md).

1. In Amazon SageMaker Studio Classic, dal menu ** Home ** (![Black square icon representing a placeholder or empty image.](https://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)) nel pannello di sinistra, vai al ** nodo ** Dati, quindi scegli Data Wrangler. ** ** Si apre la **pagina di destinazione di Data Wrangler** in Studio Classic. 

1. Scegli il pulsante **\+ Importa dati** per creare un nuovo flusso. 

1. Nella pagina del flusso, dalla scheda **Importa**, scegli Amazon S3, accedi al tuo bucket Amazon S3, trova il tuo set di dati, quindi scegli **Importa**. 

1. Dopo aver importato i dati, nel grafico di flusso nella scheda **Flusso di dati**, scegli il segno **\+** a destra del nodo **Tipi di dati**. 

1. Scegli **Aggiungi analisi**. 

1. Nella pagina **Crea analisi**, scegli **Report di distorsione** per il **Tipo di analisi**. 

1. Configura il report di distorsione fornendo il **Nome** del report, la colonna di previsione e, se si tratta di un valore o di una soglia, la colonna da analizzare per individuare eventuali distorsioni (il facet) e la specifica del valore o della soglia. 

1. Continua a configurare il report di distorsione scegliendo le metriche di distorsione.  
![Scegli la metrica di distorsione.](https://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/clarify-data-wrangler-configure-bias-metrics.png)

1. Scegli **Verifica eventuali distorsioni** per generare e visualizzare il report sulle distorsioni. Scorrere per visualizzare tutti i report.   
![Genera e visualizza il report di distorsione.](https://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/clarify-data-wrangler-create-bias-report.png)

1. Scegli il cursore a destra della descrizione di ogni metrica di distorsione per visualizzare la documentazione che può aiutarti a interpretare il significato dei valori delle metriche. 

1. Per visualizzare un riepilogo della tabella dei valori delle metriche di distorsione, scegli l'interruttore **Tabella**. Per salvare il report, scegli **Salva** nell'angolo in basso a destra della pagina. Puoi visualizzare il rapporto sul grafico di flusso nella scheda Flusso di ** dati. ** Double-click sul report per aprirlo.