「AWS認定 Machine Learning (Specialty)」の記事一覧

AWS GlueのETLジョブにおいて、メモリ消費が激しい大規模な結合処理や複雑な変換を行う際、より高いメモリとCPUを備えた「G.2X」ワーカータイプを選択する主な目的はどれか。

AWS Glue ETLジョブで、リレーショナルデータベースからS3へデータを転送する際、機密情報を動的にハッシュ化または削除するために使用される変換コンポーネントはどれか。

Amazon SageMaker Clarifyの「SHAP分析」において、モデルの個々の予測結果に対して、各特徴量がプラスまたはマイナスにどの程度寄与したかを示す値を何と呼ぶか。

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「Linear Learner」において、学習時間を短縮しつつ安定した収束を得るために、各ステップで使用するデータのサブセットのサイズを指定するパラメータはどれか。

時系列分析において、現在の値が過去の自分自身の値とどの程度関連しているかを、ラグ（時間差）ごとに計算した指標はどれか。

Amazon Kinesis Data FirehoseからRedshiftへデータをロードする際、Firehoseが一時的にデータを配置するために使用する中継地点はどれか。

Amazon SageMaker Projectsを使用してMLワークフローをデプロイする際、学習用コードや推論設定の変更を管理するために推奨されるAWSサービスはどれか。

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「XGBoost」において、学習中に検証データセットの精度が改善されなくなった場合に学習を打ち切る機能はどれか。

データセットの特徴量に強い「多重共線性（Multicollinearity）」がある場合、回帰モデルにおいてどのようなリスクが生じるか。

Amazon SageMaker Model Monitorにおいて、本番環境のデータとベースラインデータの間で「Kullback-Leibler (KL) ダイバージェンス」等の統計的手法を用いて検出するものはどれか。