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Lv023

「Lv023」の記事一覧

Amazon SageMakerの「Linear Learner」で回帰を行う際、外れ値に対して堅牢な損失関数はどれか。

huber_lossは、小さな誤差には2乗、大きな誤差には線形に応じるため、外れ値の影響を抑えつつ安定して学習…

2026年3月3日

Amazon Athenaで非常に大規模な表をJOINする際、メモリ不足を回避するために推奨されるテーブルの読み込み順序はどれか。

Athena（Prestoベース）では、通常左側のテーブルに対して右側のテーブルをメモリにロードして照合するた…

2026年3月3日

回帰分析において、ある変数が変化した際の影響が他の変数の値によって異なる現象を何と呼ぶか。

交互作用は、複数の変数が組み合わさることで単独の合計とは異なる効果を生むことを指す。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの「NTM」において、各文書がトピックの「混合」として表現されるための数学的背景にあるアルゴリズムはどれか。

SageMakerのNeural Topic ModelはVAEの仕組みを応用してトピック分布を推定する。

2026年3月3日

SageMaker Model Monitorにおいて、特定の指標が閾値を超えた際に、Slackやメールに通知を送るために連携するサービスはどれか。

Model MonitorのアラームはCloudWatchと連携し、SNSトピックを通じて通知を配信するのが一般的。

2026年3月3日

Kinesis Data Streamsのシャード数を削減（結合）する操作を何と呼ぶか。

シャードマージ（Shard Merge）により、スループットが不要になったストリームのコストを削減できる。

2026年3月3日

カテゴリ変数の数が非常に多い（高カーディナリティ）場合、ワンホットエンコーディングに代わって次元を抑えるために使われる手法はどれか。

ターゲットエンコーディングは、各カテゴリを目的変数の平均値などで置き換えることで1次元に集約する。

2026年3月3日

Amazon SageMakerでモデルのデプロイ時に「Shadow Variant」を使用する主な利点はどれか。

シャドウデプロイメントにより、新モデルの挙動をリスクなしで本番データを用いて検証できる。

2026年3月3日

Amazon Redshiftにおいて、テーブルの列ごとに最適な圧縮エンコードを自動的に選択し、ストレージ効率を高める機能はどれか。

Automatic Table Optimizationは、ワークロードに基づいてソートキーや圧縮タイプを自動調整する。

2026年3月3日

Amazon SageMakerの「DeepAR」において、時系列データが負の値をとる場合に推奨される分布設定（likelihood）はどれか。

負の値を含む時系列の場合、実数全体をカバーするgaussian（ガウス分布）やstudent-tを使用する必要がある…

2026年3月3日