바이어스 드리프트 위반 - Amazon SageMaker

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바이어스 드리프트 위반

바이어스 드리프트 작업은 기준 구성에서 제공하는 기준 제약 조건을 현재의 MonitoringExecution에 대한 분석 결과와 비교하여 평가합니다. 이 작업은 위반이 감지되면 해당 위반을 실행 출력 위치에 있는 constraint_violations.json 파일에 나열하고, 실행 상태를 결과 해석로 표시합니다.

바이어스 드리프트 위반 파일의 스키마는 다음과 같습니다.

  • facet - 모니터링 작업 분석의 구성 패싯 name_or_index에 의해 제공되는 해당 패싯의 이름입니다.

  • facet_value - 모니터링 작업 분석의 구성 패싯 value_or_threshold에 의해 제공되는 해당 패싯의 값입니다.

  • metric_name - 편향 지표의 약식 이름입니다. 예를 들어, 클래스 불균형의 경우 “CI”로 표기됩니다. 각각의 훈련 전 편향 지표에 대한 약칭의 경우 훈련 전 편향 지표를, 각각의 훈련 후 편향 지표에 대한 약칭의 경우 훈련 후 데이터 및 모델 편향 지표를 참조하세요.

  • constraint_check_type - 모니터링되는 위반의 유형입니다. 현재 bias_drift_check만 지원됩니다.

  • description - 위반 내역에 대한 설명 메시지입니다.

{
    "version": "1.0",
    "violations": [{
        "facet": "string",
        "facet_value": "string",
        "metric_name": "string",
        "constraint_check_type": "string",
        "description": "string"
    }]
}

편향 지표는 분포가 균등한 정도를 측정하는 데 사용됩니다. 값이 0에 가까우면 분포가 더 잘 이루어지고 있음을 나타냅니다. 만약 작업 분석 결과 파일(analysis.json)의 편향 지표 값이 기준 제약 조건 파일의 해당 값보다 나쁘다면, 위반으로 기록됩니다. 예를 들어 바이DPPL어스 지표의 기준 제약 조건이 이고 0.2분석 결과가 인 경우 0.1가 0 보다 가 가 가 가 가 되기 때문에 위반0.1이 기록되지 않습니다0.2. 그러나 만약 분석 결과가 -0.3이라면, 이는 기준 제약 조건인 0.2보다 0에서 더 멀리 떨어진 값이기 때문에 위반으로 기록됩니다.

{
    "version": "1.0",
    "violations": [{
        "facet": "Age",
        "facet_value": "40",
        "metric_name": "CI",
        "constraint_check_type": "bias_drift_check",
        "description": "Value 0.0751544567666083 does not meet the constraint requirement"
    }, {
        "facet": "Age",
        "facet_value": "40",
        "metric_name": "DPPL",
        "constraint_check_type": "bias_drift_check",
        "description": "Value -0.0791244970125596 does not meet the constraint requirement"
    }]
}