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评估、解释和检测模型中的偏差
Amazon SageMaker 提供的功能可以检测潜在的偏差，并帮助解释您的模型根据表格、计算机视觉、自然处理或时间序列数据集所做的预测，从而改进您的机器学习 (ML) 模型。它可以帮助您识别训练前数据和训练后数据中可能出现的各种类型的偏差，这些偏差可能在模型训练期间或模型投入生产时出现。您还可以使用基础模型评估来评估语言模型的模型质量和责任指标。
以下主题提供有关如何使用 Amazon 评估、解释和检测偏见的信息 SageMaker。
