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AWS認定 Machine Learning (Specialty)

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

テキストデータのベクトル化において、単語の順序情報を保持するために、連続するn個の単語を1つの単位として扱う手法はどれか。

N-gram（bigram, trigramなど）を用いることで、単語の組み合わせが持つ意味をモデルに学習させやすくなり…

2026年3月3日

Amazon S3において、オブジェクトの作成から30日後にStandardクラスからStandard-IAクラスへ、1年後にGlacierへ自動移動させるための機能はどれか。

ライフサイクルポリシーを定義することで、データの鮮度に応じたコスト最適化を自動化できます。

2026年3月3日

回帰モデルの誤差（Residuals）を分析した際、予測値が大きくなるにつれて誤差のばらつきも大きくなる現象（不等分散性）がある場合、どの手法が有効か。

対数変換を行うことで、スケールの大きいデータのばらつきを抑え、等分散性に近づけることができます。

2026年3月3日

SageMakerで分散トレーニングを行う際、モデルのパラメータを共有・更新するために専用のノード群を配置するアーキテクチャはどれか。

パラメータサーバー方式は、モデルの重みを中央で管理し、複数のワーカーノードと同期させます。

2026年3月3日

決定木において、あるノードで分割を行った後に得られる「情報の純度」の向上を測定する指標はどれか。

情報利得（またはジニ不純度の減少）を最大化するように分割が行われます。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「Object2Vec」において、学習済みのモデルを別のタスク（下流タスク）の入力として利用する主な形態はどれか。

生成された固定長のベクトル（エンベディング）を、別の分類器等の入力として再利用します。

2026年3月3日

Amazon SageMaker Multi-Model Endpoints（MME）において、一度にメモリにロードできるモデルの数は何に依存するか。

MMEはリクエストに応じてS3からモデルを動的にロードするため、物理的なメモリ容量が制約となります。

2026年3月3日

AWS Glueワークフローにおいて、複数のETLジョブの完了を待ってから次の処理を開始するために使用するコンポーネントはどれか。

トリガーの条件に「複数のジョブの成功」を設定することで、依存関係を制御できます。

2026年3月3日

テキストマイニングにおいて、文章の中から「人名」「組織名」「地名」などの固有名詞を特定・分類するタスクを何と呼ぶか。

NERは情報抽出の重要なステップであり、Amazon Comprehendでも提供されています。

2026年3月3日

勾配ブースティング（XGBoostなど）の学習において、新しい木が追加されるたびに学習がどれだけ進むかを制御し、オーバーシュートを防ぐパラメータはどれか。

学習率を小さく設定し、その分木の数（n_estimators）を増やすことで、精度を安定させられます。

2026年3月3日