HOMELv030 Amazon SageMakerの「XGBoost」アルゴリズムで、決定木の各分岐における「最小の重みの合計（カバー）」を制御し、複雑すぎる木を抑制するパラメータはどれか。 2026年3月3日 min_child_weightを大きく設定すると、より保守的な（単純な）モデルになり、過学習を抑えることができます。 Amazon Kinesis Data Streamsにおいて、1つのシャードから秒間2MB以上のデータを複数のコンシューマーが独立して読み取るために必要な機能はどれか。 SageMakerのマルチモデルエンドポイント（MME）を利用する際、S3に保存するモデルアーティファクトの構造として正しいものはどれか。
