AWS の解釈可能性

Amazon SageMaker AI によって管理されている Jupyter インスタンスを使用すると、Conda と pip を通して Python モジュールを簡単にインストールすることができます。SHAP 用の Python パッケージと統合されたグラデーションベースのメソッドについては、リソースセクションを参照してください。SageMaker AI Jupyter インスタンスでの小規模なジョブやローカルテストでは、これらの Python パッケージのメソッドを使用するだけで十分な場合があります。SageMaker AI 管理モデルを使用している場合、SageMaker AI Clarify には、専有インスタンスで Kernel SHAP を起動し、モデル開発者が自分の Jupyter インスタンスで作業を続けている間に計算をオフロードするための便利なメソッドが用意されています。詳細については、SageMaker AI ドキュメンテーションの「フィーチャー属性ベースラインと説明可能性レポートの作成」を参照してください。