게시된 날짜: Oct 5, 2022
AWS는 Amazon SageMaker Clarify가 기계 학습(ML) 모델의 개별 예측에 대한 설명을 라이브 엔드포인트에서 실시간에 가깝게 제공하여 온라인 설명 가능성을 지원하게 되었다고 발표했습니다. SageMaker Clarify는 ML 개발자에게 훈련 데이터 및 모델에 대한 더 높은 가시성을 제공하여 잠재적 바이어스를 식별하고 예측을 설명할 수 있게 합니다. ML 모델은 예측 생성 시 일부 기능 입력을 다른 입력보다 더 강력한 것으로 간주할 수 있습니다. SageMaker Clarify는 모델이 새로운 데이터에서 실행된 후 모델의 개별 예측에 어느 기능이 가장 많이 기여했는지 자세히 설명하는 점수를 제공합니다. 이러한 세부 정보를 통해 특정 입력 기능이 예상보다 모델 예측에 더 많은 영향을 미쳤음을 확인할 수 있습니다. 각 예측에 대한 이러한 세부 정보를 실시간으로 온라인 설명 가능성에서 확인하거나 모든 개별 예측을 처리한 배치를 활용하여 보고서를 대량으로 가져올 수 있습니다. 이 새로운 기능을 통해 지연 시간이 분 단위에서 초 단위 이하로 단축됩니다. 실시간 설명에 대한 가능성은 광범위합니다. 예를 들면 고객 서비스 담당자는 고객이 실시간으로 문제 해결에 대한 도움을 요청할 경우 고객이 이탈할 수 있는 이유를 더 잘 이해할 수 있습니다. 담당자가 고객에게 발생한 문제의 속성을 좀 더 자세히 알아보고 해당 데이터를 입력하면, 추천할 만한 해결 방법과 관련된 업데이트된 이유를 실시간 설명을 통해 확인할 수 있습니다.