9. ガバナンス - AWS 規範ガイダンス

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9. ガバナンス

ML ガバナンスには、ML モデルのデプロイに役立つ一連のプロセスとフレームワークが含まれます。これには、モデルの説明可能性、監査可能性、トレーサビリティ、およびエンドツーエンドの ML ライフサイクルを成功させるための、より抽象的ですが重要なその他の要件が含まれます。

9.1 データ品質とコンプライアンス

ML システムは、匿名化を含め、個人を特定できる情報 (PII) について配慮します。データのソース、品質、適切性を理解するための列レベルのリネージュを文書化し、審査しています。また、異常に対する自動データ品質チェック機能もあります。

9.2 監査とドキュメント

ML システムには、規制コンプライアンスのため、実験の実行や選択された理由を含め、開発中のすべての変更の完全なログが記録されます。

9.3 再現性とトレーサビリティ

ML システムには、正確で迅速なモデル再インスタンス化のためのフルデータスナップショットが含まれます。または、環境を再作成し、データサンプルを使用して再トレーニングする機能があります。

9.4 ヒューマンインザループの承認

ML システムには、規制コンプライアンスのための手動検証と認可が設定されています。システムは、環境の移動 (開発、QA、本番稼働前、本番稼働など) ごとに承認を要求します。

9.5 バイアスと敵対的攻撃のテスト

ML システムには、複数のツールと攻撃ベクトルを使用したレッドチームの敵対テストと、特定の部分母集団に対する自動バイアスチェックが設定されています。このコンポーネントは、オブザーバビリティとモデル管理セクションに関連付けられます。