Évaluation, explication et détection des biais dans les modèles

Amazon SageMaker AI propose des fonctionnalités permettant d'améliorer vos modèles d'apprentissage automatique (ML) en détectant les biais potentiels et en aidant à expliquer les prédictions que vos modèles font à partir de vos ensembles de données tabulaires, de vision par ordinateur, de traitement naturel ou de séries chronologiques. Il vous permet d’identifier les différents types de biais dans les données de pré-entraînement et de post-entraînement, pouvant émerger pendant l’entraînement des modèles ou lorsque le modèle est en production. Vous pouvez également évaluer un modèle de langage pour les métriques de qualité et de responsabilité des modèles à l’aide d’évaluations de modèles de fondation.

Les rubriques suivantes fournissent des informations sur la manière d'évaluer, d'expliquer et de détecter les biais avec Amazon SageMaker AI.