「Lv027」の記事一覧

既存の強力な学習済みモデルの最終層のみを自分のデータに合わせて再学習させる手法はどれか。

機械学習において、本来モデルが利用できないはずの「将来の情報」が学習データに含まれてしまい、評価精度が不自然に高くなる現象を何と呼ぶか。

AWS Lake Formationにおいて、同一テーブル内の特定の「行」のみを特定のユーザーに表示させる（例：自分の担当地域のデータのみ）制御手法はどれか。

Amazon SageMakerの「Linear Learner」で「絶対損失（Absolute Loss）」を選択した場合、モデルはどのような値を予測しようとするか。

Amazon SageMaker Pipelinesの各ステップで、一時的なネットワークエラーなどが発生した際に自動的に処理をやり直すために設定する項目はどれか。

AWS Glueにおいて、複数のジョブ、クローラ、およびトリガーを組み合わせて一連のデータ処理フローを視覚的に管理・実行するコンポーネントはどれか。

Amazon SageMakerの「Seq2Seq」アルゴリズムにおいて、長い入力文章の特定の重要な部分にモデルが焦点を当てることを可能にする仕組みはどれか。

特徴量選択の手法において、モデルを学習させ、最も寄与度の低い特徴量を1つずつ削除していくプロセスを繰り返す手法はどれか。

Amazon SageMaker Model Monitorで「モデル品質」を監視するために、Amazon S3に保存しておく必要があるデータはどれか。

Amazon Kinesis Producer Library (KPL) を使用してデータを送信する際、複数のレコードを1つのKinesis Data Streamsレコードにまとめることでスループットを向上させる機能はどれか。