投稿日: Oct 5, 2022
Amazon SageMaker Clarify でオンラインの説明可能性がサポートされるようになったことをお知らせします。この機能を実行するには、ライブエンドポイントにリアルタイムで機械学習 (ML) モデルの個々の予測のための説明を入力します。ML 開発者は SageMaker Clarify によりトレーニングデータとモデルの可視性を高められるため、潜在的なバイアスを特定し、予測を説明することができます。ML モデルでは、予測を生成する際に、一部の特徴の入力を他の特徴の入力よりも強く考慮する場合があります。SageMaker Clarify には、新しいデータでモデルが実行された後に、モデルの個々の予測に最も貢献した機能を詳述するスコアが用意されています。これらの詳細情報は、入力した特定の特徴が予想以上にモデル予測に影響を与えているかどうかを判断するのに役立ちます。オンラインの説明可能性を介して各予測の詳細情報をリアルタイムで表示したり、バッチ処理により個々のすべての予測を行う一括レポートを取得したりできます。この新機能により、説明の待ち時間が数分から数秒以下まで短縮されます。リアルタイムの説明には幅広い可能性があります。たとえば、顧客サービス担当者は、お客様からリアルタイムで問題解決の支援を求められたときに、そのお客様が解約する理由をよりよく理解できます。担当者がお客様の問題の性質を詳しく聞き出し、そのデータを入力すると、リアルタイムの説明により、提案される解決策に対する最新の根拠が示されます。