Évaluer, expliquer et détecter les biais dans les modèles

Amazon SageMaker 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 aide à identifier les différents types de biais dans les données avant et après l'entraînement qui peuvent apparaître pendant la formation du modèle ou lorsque le modèle est en production. Vous pouvez également évaluer un modèle linguistique pour les mesures de qualité et de responsabilité du modèle à l'aide d'évaluations de modèles de base.

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

Rubriques

• Utiliser SageMaker Clarify pour évaluer de grands modèles linguistiques
• Utilisez SageMaker Clarify pour expliquer et détecter les biais
• Utiliser SageMaker Clarify explicabilité avec Autopilot SageMaker