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AWS認定 Machine Learning (Specialty)

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

特徴量の選択手法において、モデルを学習させずに「相関係数」や「カイ二乗統計量」などの統計的性質のみで特徴量を選ぶ手法はどれか。

フィルター法は計算コストが低く、学習前に不要な特徴量を迅速に排除するのに適しています。

2026年3月3日

SageMakerでモデルをデプロイする際、推論リクエストの内容に応じて動的に計算リソースを割り当てる「Serverless Inference」の課金対象はどれか。

サーバーレス推論は、実際にリクエストを処理した時間とリソース使用量に対してのみ課金されます。

2026年3月3日

AWS Glue DataBrewにおいて、データセット内の「個人を特定できる情報（PII）」を自動的に検出し、マスキングや暗号化を行う機能はどれか。

DataBrewはPIIデータの検出と保護を視覚的な操作で簡単に行うための機能を提供しています。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「K-Means」において、各クラスタの代表点（重心）を決定するために使用されるアルゴリズムはどれか。

K-Meansは通常、各点からの距離に基づいて重心を更新するLloydの反復アルゴリズムを使用します。

2026年3月3日

Amazon Redshiftにおいて、非常に巨大なテーブルを全ノードに複製して配置し、小さなディメンションテーブルとの結合を高速化するスタイルはどれか。

DISTSTYLE ALLは、全ノードにデータをコピーするため、ネットワーク転送なしで結合が可能になります。

2026年3月3日

不均衡データセットの分類において、正解率（Accuracy）が99%であってもモデルが不適切である可能性がある理由はどれか。

不均衡データでは、正解率よりも適合率、再現率、F1スコアなどの指標が重要になります。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの「Linear Learner」で多クラス分類を行う際、出力層で使用される損失関数（loss）のデフォルト値はどれか。

多クラス分類の場合、各クラスの確率分布を扱うためにsoftmax_lossが一般的に使用されます。

2026年3月3日

SageMakerトレーニングジョブで、学習中のモデルの重みを定期的にS3へアップロードする際、そのディレクトリを指定する環境変数はどれか。

SM_MODEL_DIRに保存された内容は、ジョブ完了時に model.tar.gz としてS3に集約されます。

2026年3月3日

Amazon S3において、オブジェクトのアップロードが完了した直後に、そのメタデータをDynamoDBに書き込むための最も効率的な構成はどれか。

イベント駆動型のLambdaを使用することで、アップロードとほぼ同時に処理を実行し、低コストで管理できま…

2026年3月3日

画像認識タスクにおいて、学習データに左右反転や回転、明度の変更を加えることでデータのバリエーションを増やす手法を何と呼ぶか。

データ拡張（オーギュメンテーション）は、限られたデータからモデルの汎化性能を高めるために有効です。

2026年3月3日