HOME
AWS認定 Machine Learning (Specialty)

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

機械学習において、正解ラベルの比率が極端に偏っている状態（例：詐欺検知）を何と呼ぶか。

クラス間のサンプル数に大きな差がある状態を不均衡データと呼ぶ。

2026年3月3日

画像内の特定のオブジェクトを検出し、その境界ボックス（Bounding Box）を特定するためのアルゴリズムはどれか。

Object Detectionは画像内の物体識別と位置特定を同時に行う。

2026年3月3日

Amazon Kinesis Data Streamsのデータを加工し、直接S3に配信する前にLambda関数を呼び出してデータ変換を行うことができるコンポーネントはどれか。

FirehoseはLambdaと連携してデータの加工（変換）を行える。

2026年3月3日

SageMakerの推論において、リクエストがない時にはインスタンス料金が発生せず、リクエスト量に応じて自動でスケーリングされるオプションはどれか。

Serverless Inferenceは使用した時間（計算リソース）に対してのみ課金される。

2026年3月3日

特徴量のスケーリングにおいて、データの平均を0、標準偏差を1にする手法はどれか。

標準化はデータの分布を標準正規分布に近い形に変換する。

2026年3月3日

テキストデータから潜在的なトピック（話題）を抽出するために使用される、SageMakerの教師なし学習アルゴリズムはどれか。

LDAは文書集合から隠れたトピック構造を見つけ出すために使われる。

2026年3月3日

SageMakerでトレーニングジョブを実行する際、データの読み込み速度を向上させるために推奨されるS3からのデータ入力モードはどれか。

Pipe modeはデータを直接ストリーミングして学習させるため、ディスク容量の節約と高速化が可能。

2026年3月3日

Amazon SageMaker Ground Truthにおいて、ラベルの信頼性を高めるために、複数のアノテーターの回答を統合する手法を何と呼ぶか。

アノテーション集計（真のラベルの確率的推定）により、品質を担保する。

2026年3月3日

Amazon SageMaker Data Wranglerの主な役割はどれか。

Data Wranglerはデータの選択、クレンジング、変換を視覚的に行う機能である。

2026年3月3日

高次元の疎な（Sparse）データセット（レコメンデーションシステムなど）に対して、特徴量間の相互作用を捉えるのに適したアルゴリズムはどれか。

Factorization Machinesは疎なデータにおける予測に強力な効果を発揮する。

2026年3月3日