게시된 날짜: Mar 30, 2021
고도로 정확한 기계 학습 모형의 생성을 쉽게 만들어주는 Amazon SageMaker Autopilot은 이제 Amazon SageMaker Clarify에서 생성하는 모형 설명 가능성 보고서를 제공하므로 SageMaker Autopilot으로 생성하는 모형이 어떻게 예측을 수행하는지 더 쉽게 이해하고 설명할 수 있습니다. 설명 가능성 보고서에는 기능 중요도 값을 포함하므로 훈련 데이터의 각 속성이 예측된 결과에 기여하는 정도를 백분율로 이해할 수 있습니다. 백분율이 높을수록 해당 기능이 모형의 예측에 더 큰 영향을 미치는 것입니다. 설명 가능성 보고서를 사람이 읽을 수 있는 형태의 파일로 다운로드하거나, Amazon SageMaker Studio에서 기능 중요도를 비롯한 모형 속성을 보거나, SageMaker Autopilot API를 사용하여 기능 중요도에 액세스할 수 있습니다.
모형이 예측을 수행하는 방식을 이해하면 보다 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 주어진 비즈니스 문제에 대한 예측에서 중요도 값이 높은 속성이 유효한 신호를 나타내는지 검증하여 모형이 기대한 대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 모형 설명 가능성 보고서를 사용하면 덜 중요한 속성을 제거하여 에측을 더 빨리 수행하는 모형을 생성할 수 있습니다. 편향성을 제거할 속성을 식별하고 기능 중요도가 낮은지 확인하여 모형의 공정성과 정확도를 검사할 수 있습니다.