Publié le: Oct 5, 2022
Nous sommes heureux d’annoncer qu’Amazon SageMaker Clarify prend en charge l’explicabilité en ligne en fournissant des explications sur les prédictions individuelles des modèles de machine learning (ML) en temps quasi réel sur les points de terminaison en direct. SageMaker Clarify offre aux développeurs ML une plus grande visibilité de leurs données et modèles d’entraînement, de sorte qu’ils puissent identifier les biais potentiels et expliquer les prédictions. Les modèles ML peuvent accorder plus de poids à certaines caractéristiques d’entrée qu'à d'autres lors de la génération de prédictions. SageMaker Clarify fournit des résultats détaillant les caractéristiques qui ont le plus contribué à la prédiction individuelle de votre modèle après avoir exécuté le modèle avec de nouvelles données. Ces détails peuvent permettre de déterminer si une caractéristique d’entrée précise a plus d’influence sur les prédictions du modèle que prévu. Vous pouvez consulter ces détails pour chaque prédiction en temps réel via l’explicabilité en ligne ou obtenir un rapport en bloc qui utilise le traitement par lots de toutes les prédictions individuelles. Cette nouvelle fonctionnalité réduit la latence pour les explications de quelques minutes à quelques secondes ou moins. Les possibilités d’explications en temps réel sont vastes. Par exemple, les représentants d’un service clients peuvent mieux comprendre pour quelles raisons un client pourrait se désabonner lorsqu’il appelle pour obtenir de l’aide afin de résoudre un problème en temps réel. À mesure que le représentant en apprend davantage sur la nature du problème auquel le client fait face et qu’il saisit ces données, des explications en temps réel peuvent fournir un raisonnement actualisé de résolutions suggérées.