Q33 — AWS AIF-C01 第1章

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Amazon SageMaker Clarify 提供哪些功能？

• A. 集成检索增强生成 (RAG) 工作流程
• B. 监控生产中 ML 模型的质量
• C. 记录有关 ML 模型的关键细节
• D. 识别数据准备过程中的潜在偏差 ✓

正确答案: D. 识别数据准备过程中的潜在偏差

解析

这道题考察的是对Amazon SageMaker Clarify功能的了解。Amazon SageMaker Clarify主要用于帮助数据科学家和开发人员检测机器学习模型中的偏差，特别是在数据准备阶段。现在我们来分析每个选项：A.集成检索增强生成(RAG)工作流程-这并非SageMaker Clarify的功能，RAG通常与搜索引擎优化相关，与模型偏差检测不直接相关。B.监控生产中ML模型的质量-虽然监控模型质量是重要的，但这并非SageMaker Clarify的特定功能，它更多关联于模型监控服务。C.记录有关ML模型的关键细节-记录模型细节是模型管理的一部分，但不是SageMaker Clarify的主要功能。D.识别数据准备过程中的潜在偏差-这是SageMaker Clarify的核心功能，它专注于在数据准备阶段识别和解决偏差问题。因此，正确答案是D，因为它准确描述了SageMaker Clarify提供的功能。 查看全部