使用 Amazon SageMaker Clarify 偏差检测和模型可解释性

本主题介绍如何配置 Amazon SageMaker Clarify 处理作业，该作业可以计算偏差指标和特征归因以实现可解释性。SageMaker Clarify 处理作业是使用专门的 SageMaker Clarify 容器映像实施的。以下说明向您展示了如何配置、运行 SageMaker Clarify 处理作业并对其进行问题排查，以及如何配置分析。

有关偏差指标、可解释性以及如何解释这些指标的更多信息，请参阅了解 Amazon SageMaker Clarify 如何帮助检测偏差、金融领域机器学习的公平性衡量标准以及 Amazon AI 公平性与可解释性白皮书。