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Lv007

「Lv007」の記事一覧

SageMakerのDeepARで予測を行う際、将来の予測期間（予測ホライゾン）を指定するハイパーパラメータはどれか。

prediction_lengthは、モデルが将来に向けて予測するタイムステップの数を指定する。

2026年3月3日

Amazon S3において、大量の小さなファイルをアップロードする際のパフォーマンスを向上させるための推奨事項はどれか。

プレフィックスの先頭をランダムにすることで、S3内部のパーティションへの負荷を分散し、スループットを…

2026年3月3日

変数の選択手法のうち、モデルの重み（係数）を0に近づけることで不要な特徴量を自動的に削ぎ落とす手法はどれか。

埋め込み法は、モデルの学習プロセス自体に特徴量選択の仕組みが組み込まれている手法である。

2026年3月3日

SageMakerにおける「Inference Pipelines」で実行できる最大ステップ数はいくつか。

SageMaker推論パイプラインは、最大15個のコンテナを直列に繋いで前処理から推論までを実行できる。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「Seq2Seq」の主な学習目的はどれか。

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）は、翻訳や要約など、入力系列を出力系列に変換するタスクに用いられる。

2026年3月3日

Amazon Redshiftに大量のデータをロードする際、COPYコマンドでマニフェストファイルを使用する主な理由はどれか。

マニフェストファイルにより、ロードするファイルのリストを正確に指定でき、不完全なロードや二重ロード…

2026年3月3日

不均衡なデータセットでの評価において、適合率と再現率のトレードオフを1つの数値で示す、両者の調和平均をとった指標はどれか。

F1スコアは適合率と再現率をバランスよく評価するための指標である。

2026年3月3日

SageMakerでマルチモデルエンドポイントを使用する際、モデルのアーティファクトを保存する必要がある場所はどれか。

マルチモデルエンドポイントでは、すべてのモデルアーティファクト（tar.gz）を同一のS3パス配下に配置す…

2026年3月3日

ニューラルネットワークの学習で、各バッチの入力を平均0、分散1に正規化することで学習を安定化・高速化する手法はどれか。

バッチ正規化は、中間層の出力を正規化し、内部共変量シフトを軽減することで学習を促進する。

2026年3月3日

AWS GlueのストリーミングETLにおいて、チェックポイントを有効にする主な目的はどれか。

チェックポイント機能により、ストリーミングデータソースからの処理済みオフセットを記録し、耐障害性を…

2026年3月3日