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# 모델 세부 정보 보기
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Autopilot은 확보할 수 있는 후보 모델에 대한 세부 정보를 생성합니다. 이러한 세부 정보에는 다음이 포함되어 있습니다.
+ 각 기능의 중요도를 나타내는 집계된 SHAP 값의 도표. 이는 모델 예측을 설명하는 데 도움이 됩니다.
+ 목표 지표를 포함한 다양한 훈련 및 검증 지표에 대한 요약 통계.
+ 모델을 훈련하고 튜닝하는 데 사용되는 하이퍼파라미터 목록.

Autopilot 작업을 실행한 후 모델 세부 정보를 보려면 다음 단계를 따르세요.

1. 최상위 **Amazon SageMaker Studio Classic** 탐색 메뉴를 보려면 왼쪽 탐색 창에서 **홈** 아이콘 ![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)을 선택합니다.

1. 기본 작업 영역에서 **AutoML** 카드를 선택합니다. 그러면 새 **Autopilot** 탭이 열립니다.

1. **이름** 섹션에서 검사하려는 세부 정보가 있는 Autopilot 작업을 선택합니다. 그러면 새 **Autopilot 작업** 탭이 열립니다.

1. **Autopilot 작업** 패널에는 **모델 이름** 아래에 각 모델의 **목표** 지표를 포함한 지표 값이 나열됩니다. **최적 모델**은 **모델 이름** 아래 목록 상단에 나열되며 **모델** 탭에서도 강조 표시됩니다.

   1. 모델 세부 정보를 검토하려면 관심 있는 모델을 선택하고 **모델 세부 정보 보기**를 선택합니다. 그러면 새 **모델 세부 정보** 탭이 열립니다.

1. **모델 세부 정보** 탭은 네 개의 하위 섹션으로 구분됩니다.

   1. **설명 가능성** 탭의 상단에는 각 기능의 중요성을 나타내는 집계된 SHAP 값의 도표가 있습니다. 다음은 이 모델의 지표와 하이퍼파라미터 값입니다.

   1. **성능** 탭에는 지표 통계, 혼동 행렬이 포함되어 있습니다.

   1. **아티팩트** 탭에는 모델 입력, 출력 및 중간 결과에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

   1. **네트워크** 탭에는 네트워크 격리 및 암호화 선택 사항이 요약되어 있습니다.
**참고**  
**성능** 탭의 기능 중요도 및 정보는 **최적 모델**을 위해서만 생성됩니다.

   SHAP 값이 특징 중요도에 따른 예측을 설명하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 자세한 내용은 백서 [모델 설명 가능성의 이해](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/Amazon.AI.Fairness.and.Explainability.Whitepaper.pdf)를 참조하세요. 추가 정보는 SageMaker AI 개발자 안내서의 [모델 설명 가능성](clarify-model-explainability.md) 주제에서도 확인할 수 있습니다.