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AWS認定 Machine Learning (Specialty)
「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。
G.2Xワーカーは標準ワーカーの2倍以上のリソースを提供し、大規模データのシャッフルやメモリ集約型処理を…
2026年3月3日
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。
Glueの「Detect PII」トランスフォームを使用すると、定義されたエンティティに基づいて機密データを自動…
2026年3月3日
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。
SHAP値はゲーム理論に基づき、特徴量の寄与を公平に配分して予測の理由を説明可能にします。
2026年3月3日
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。
ミニバッチサイズを適切に設定することで、GPU/CPUの並列処理能力を活かした効率的な学習が可能になります…
2026年3月3日
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。
ACFをプロットすることで、データに含まれる周期性(季節性)やトレンドを特定できます。
2026年3月3日
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。
FirehoseはS3にデータを一旦バッファし、そこからRedshiftのCOPYコマンドを発行してロードします。
2026年3月3日
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。
CodeCommitやGitHubなどのソース管理サービスと連携し、Gitフローに基づくCI/CDを実現します。
2026年3月3日
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。
early_stopping_roundsを設定することで、過学習の防止とコンピューティングリソースの節約が可能です。
2026年3月3日
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。
相関の強い特徴量が複数あると、各変数の純粋な寄与度を正しく算出できなくなります。
2026年3月3日
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。
KLダイバージェンスなどの指標により、入力データの統計的な性質が学習時と変わっていないかを監視します。
2026年3月3日
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