「Lv035」の記事一覧

Amazon SageMaker Autopilotにおいて、あらかじめ定義されたアンサンブルアルゴリズム（AutoGluonなど）を使用して、短時間で高い精度を目指すモードはどれか。

Amazon S3において、KMSで暗号化されたオブジェクトを別のリージョンのバケットへクロスリージョンレプリケーション（CRR）する際、宛先側でも復号可能にするために必要な設定はどれか。

Amazon SageMaker Serverless Inferenceにおいて、エンドポイントに割り当てられるCPUリソースは、どの設定値に比例してスケールするか。

数値データとカテゴリデータが混在する不均衡データセットに対して、少数クラスを合成して増やす際に適した手法はどれか。

Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「IP Insights」において、負例（偽のペア）を生成するために、バッチ内のデータをシャッフルして利用する割合を指定するパラメータはどれか。

Amazon Kinesis Data Streamsにおいて、トラフィックの変動が激しく、シャード数の手動管理を避けたい場合に選択すべきモードはどれか。

Amazon SageMaker Model Monitorにおいて、個々の特徴量がモデルの予測値の変化にどの程度寄与しているかの「説明性」の変化を監視するモードはどれか。

Amazon SageMakerの組み込みXGBoostにおいて、非常に大規模なデータセットを扱う際に、メモリ使用量を抑えつつ高速に決定木を構築する「tree_method」の値はどれか。

特徴量選択において、各特徴量とターゲット変数の間の「相互情報量（Mutual Information）」を算出する最大のメリットはどれか。

AWS GlueのETLジョブにおいて、メモリ消費が激しい大規模な結合処理や複雑な変換を行う際、より高いメモリとCPUを備えた「G.2X」ワーカータイプを選択する主な目的はどれか。