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AWS認定 Machine Learning (Specialty)

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

Amazon S3バケット内の特定のフォルダにデータが配置されたことをトリガーに、AWS Glueジョブを開始するための最もシンプルなサーバーレス構成はどれか。

S3のイベント通知をEventBridge経由でGlueワークフローやトリガーに繋げるのがモダンな構成です。

2026年3月3日

Amazon Redshiftにおいて、ソートキー（Sort Key）として日付列を指定する最大のメリットはどれか。

日付でソートされていると、特定の期間のデータのみを高速に特定・読み取ることができます。

2026年3月3日

多クラス分類モデルで、各クラスの「再現率（Recall）」の平均をとる際、クラスごとのサンプル数を考慮して重み付けをする計算手法はどれか。

Weighted Averageは、クラス不均衡がある場合に全体の性能をより正確に反映します。

2026年3月3日

SageMaker Studioのノートブック実行中に、インスタンスを停止せずに計算リソース（CPU/メモリ）を変更したい場合の正しい手順はどれか。

Studioでは、実行環境（カーネル）を維持したまま、インスタンスタイプの切り替えが可能です。

2026年3月3日

機械学習のバイアス検出において、特定のグループ（例：性別、年齢）間で予測精度に差があるかどうかを評価する概念はどれか。

Clarifyなどを使用して、モデルが特定の属性に対して偏った判断をしていないかを測定します。

2026年3月3日

Amazon SageMakerのFactorization Machinesアルゴリズムは、内部的にどのような手法でパラメータを最適化しているか。

FMアルゴリズムは、大規模なデータに対してSGDを用いて効率的に学習を行います。

2026年3月3日

SageMakerエンドポイントで複数のモデルバリアントを並行稼働（A/Bテスト）させている際、各バリアントのトラフィック比率を変更するために使用するAPIはどれか。

このAPIを呼び出すことで、エンドポイントを削除することなくトラフィックの重みを動的に調整できます。

2026年3月3日

AWS Glue ETLジョブ（Spark）において、S3上の数百万の小さなファイルをまとめて読み込むことでパフォーマンスを向上させるオプションはどれか。

groupFiles（またはgroupSize）を設定することで、ファイル読み込みのオーバーヘッドを軽減できます。

2026年3月3日

SageMakerのBuilt-in XGBoostにおいて、決定木の作成時に各分岐でランダムに選択される特徴量の割合を制御するパラメータはどれか。

このパラメータ値を下げることで、特定の特徴量に依存しすぎるのを防ぎ、汎化性能を高められます。

2026年3月3日

Amazon Athenaにおいて、クエリの実行ごとにスキャンされたデータ量に基づいて課金されるのを防ぎ、予測可能なコストを実現するための機能はどれか。

ワークグループの設定でクエリごとのデータスキャン上限を設定し、予期せぬ高額請求を回避できます。

2026年3月3日