Evaluieren, erklären und erkennen Sie Verzerrungen in Modellen

Amazon SageMaker AI bietet Funktionen zur Verbesserung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen (ML), indem potenzielle Verzerrungen erkannt und die Prognosen Ihrer Modelle anhand Ihrer Tabellen-, Computer Vision-, Natural Language Processing- oder Zeitreihen-Datensätze erklärt werden. Es hilft Ihnen dabei, verschiedene Arten von Verzerrungen in den Daten vor und nach dem Schulen zu identifizieren, die während der Modelltraining oder während der Produktion des Modells auftreten können. Sie können ein Sprachmodell auch anhand von Bewertungskriterien für Modellqualität und -verantwortung evaluieren, indem Sie Bewertung von Grundlagenmodellen verwenden.

Die folgenden Themen enthalten Informationen darüber, wie Sie Verzerrungen mit Amazon SageMaker AI bewerten, erklären und erkennen können.