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AWS認定 Machine Learning (Specialty)
「AWS認定 Machine Learning (Specialty)」の記事一覧
Amazon SageMakerのDeepARで「Dynamic Features(動的特徴量)」を使用する際、どのようなデータを指定すべきか。
動的特徴量は、未来のスケジュールが分かっている情報を予測に組み込むために使用されます。
2026年3月3日
Amazon SageMaker Feature Storeにおいて、低レイテンシの推論用にデータを保持するOnline Storeから、分析用のOffline Storeへデータを同期する際の最大遅延(プロビジョニングされた場合)は通常どの程度か。
Online StoreからOffline Storeへの書き込み同期は通常15分以内に行われます。
2026年3月3日
SageMakerで独自のDockerコンテナを使用して学習を行う際、SageMakerが学習用スクリプトを呼び出すために実行する標準的なパスはどれか。
SageMakerはコンテナ内の特定のディレクトリ構造(/opt/ml/)を介してデータやコードをやり取りします。
2026年3月3日
Amazon Kinesis Data Analytics (Flink) において、ストリーミングデータ内の特定のキー(例:センサーID)ごとに計算を行うために使用される操作はどれか。
keyBy操作により、データを論理的なシャードに分割し、ステートフルな並列処理を実現します。
2026年3月3日
SageMaker Linear Learnerの「binary_classifier_model_selection_criteria」で指定できる、適合率と再現率のバランスを評価する指標はどれか。
F1スコアを指定することで、特定のクラスの偏りに対応した最適なモデルを選択させることができます。
2026年3月3日
AWS Glueで非常に大きなS3データセットを扱う際、メモリ不足(OOM)を回避するために、データを1つずつではなく「バッチ」で処理するようにするSparkの読み込みオプションはどれか。
大量のパーティションがある場合、S3リストのメモリ消費を抑える設定が有効です。
2026年3月3日
特徴量の選択手法のうち、モデルを実際に学習させてみて、その精度に基づいて特徴量の有用性を評価する手法の総称はどれか。
再帰的特徴消去(RFE)などは、実際にモデルを動かして評価するラッパー法の一種です。
2026年3月3日
Amazon SageMaker Autopilotが生成する「候補定義ノートブック(Candidate Definition Notebook)」の主な役割はどれか。
Autopilotは透明性が高く、自動生成されたコードをユーザーが自由にカスタマイズ可能です。
2026年3月3日
Amazon SageMaker Model Monitorで「データの品質(Data Quality)」を監視するために、ベースラインとして最初に行うべき手順はどれか。
学習時のデータの統計的性質をベースラインとし、推論時のデータと比較して異常を検知します。
2026年3月3日
Amazon Redshiftで、クエリの実行優先度を動的に変更し、重要なビジネスレポート用のクエリにリソースを優先配分する機能はどれか。
WLM(特にAuto WLM)を使用することで、クエリの重要度に応じたリソース割り当てが可能です。
2026年3月3日
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