AIF責任あるAIのガイドライン
ある保険会社がMLモデルを使って保険料を算出しています。モデルの学習データに特定の人口統計グループに対するバイアスが含まれていないかを検出し、公平性レポートを生成したいと考えています。どのAWSサービスを使用すべきですか？
AAmazon SageMaker Clarify
✓ 正解
Amazon SageMaker Clarifyは、学習データおよびモデル予測における統計的バイアスを検出し、公平性レポートを生成するサービスです。SHAP（SHapley Additive exPlanations）を用いたモデルの説明可能性分析も提供します。
BAmazon SageMaker Model Monitor
Model Monitor は、デプロイ後のデータドリフト監視に特化しており、バイアス検出が主目的ではありません。
CAmazon SageMaker Debugger
SageMaker Debugger は、トレーニングのデバッグに特化しており、バイアス検出の主目的を持ちません。
DAmazon SageMaker Autopilot
SageMaker Autopilot は、AutoML（機械学習パイプラインを自動構築・最適化するサービス）であり、モデルの自動構築とチューニングに特化していますが、バイアス検出や公平性レポートの生成機能は持ちません。
解説
Amazon SageMaker Clarifyは、学習データおよびモデル予測における統計的バイアスを検出し、公平性レポートを生成するサービスです。SHAP（SHapley Additive exPlanations）を用いたモデルの説明可能性分析も提供します。
選択肢BのModel Monitor は、デプロイ後のデータドリフト監視に特化しており、バイアス検出が主目的ではありません。
選択肢CのSageMaker Debugger は、トレーニングのデバッグに特化しており、バイアス検出の主目的を持ちません。
選択肢DのSageMaker Autopilot は、AutoML（機械学習パイプラインを自動構築・最適化するサービス）であり、モデルの自動構築とチューニングに特化していますが、バイアス検出や公平性レポートの生成機能は持ちません。
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