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Lv014

「Lv014」の記事一覧

リカレントニューラルネットワーク（RNN）の課題である「勾配消失問題」を解決するために考案された、ゲート構造を持つユニットはどれか。

LSTMは、情報の忘却や保持を制御するゲートにより、長期的な依存関係を学習可能にします。

2026年3月3日

Amazon Kinesis Data Firehoseにおいて、S3へ出力する際の「パーティション化」をカスタマイズするために使用される機能はどれか。

動的パーティション化により、データ内の特定のキー（例：customer_id）に基づいてS3パスを分離できます。

2026年3月3日

Amazon CloudWatchでSageMakerエンドポイントの「InvocationsPerInstance」メトリクスを監視する目的はどれか。

このメトリクスは、負荷分散の状態やスケーリングの必要性を判断するために重要です。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「IP Insights」の主な用途はどれか。

IP Insightsは、エンティティ（ユーザー等）とIPアドレスの関連性を学習し、不正利用を検知します。

2026年3月3日

欠損値を埋める手法として、その列の直前の値を使用する手法を何と呼ぶか。

Forward Fillは、時系列データなどで直近の観測値を引き継ぐ際によく使われます。

2026年3月3日

AWS Glueがデータソースに接続するために使用する、JDBC接続情報や認証情報を管理するコンポーネントはどれか。

Connectionオブジェクトには、データベースへの接続に必要なURLや資格情報が保持されます。

2026年3月3日

Amazon SageMakerのLinear Learnerで、モデルのサイズを小さくするために、不要な特徴量の重みを0にする（スパースにする）正則化手法はどれか。

L1正則化は、一部の重みを完全に0にする性質があり、特徴量選択の効果があります。

2026年3月3日

SageMaker Inference Recommenderで「ロードテスト」を実行する主な目的はどれか。

実際のトラフィックを模した負荷をかけ、パフォーマンスの限界を測定します。

2026年3月3日

ターゲット変数が数値である回帰問題において、予測値と実測値の差（残差）をプロットする「残差プロット」の理想的な状態はどれか。

ランダムな散らばりは、モデルがデータの構造を正しく捉えていることを示します。

2026年3月3日

Amazon Redshiftにおいて、頻繁に結合（JOIN）される2つの大きなテーブルのクエリを高速化するために設定すべきものはどれか。

同じディストリビューションキーを持つデータを同じノードに配置することで、結合時のデータ移動を最小化…

2026年3月3日