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Avalie, explique e detecte vieses nos modelos
A Amazon SageMaker AI oferece recursos para melhorar seus modelos de aprendizado de máquina (ML) detectando possíveis tendências e ajudando a explicar as previsões que seus modelos fazem a partir de seus conjuntos de dados tabulares, de visão computacional, de processamento de linguagem natural ou de séries temporais. Isso ajuda a identificar vários tipos de vieses nos dados de pré-treinamento e pós-treinamento que podem surgir durante o treinamento do modelo ou quando o modelo está em produção. Você também pode avaliar um modelo de linguagem para métricas de qualidade e responsabilidade do modelo usando avaliações de modelo de base.
Os tópicos a seguir fornecem informações sobre como avaliar, explicar e detectar preconceitos com a SageMaker IA da Amazon.
Tópicos
Entenda as opções para avaliar grandes modelos de linguagem com SageMaker o Clarify
Avaliação e comparação de modelos de classificação de SageMaker JumpStart texto da Amazon
Equidade, explicabilidade do modelo e detecção de preconceitos com Clarify SageMaker
SageMaker Esclareça a explicabilidade com SageMaker o AI Autopilot