AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 試験対策問題集

S3の取引ログと顧客データを、JDBCで接続できるMySQLのテーブルと結合して学習データを作成します。分散ETL処理に適した選択肢はどれですか。

1. Amazon EMRのApache Sparkジョブ
2. Kinesis Data Streamsへ保存するだけ
3. DynamoDBテーブルを作成するだけ
4. Lake Formationの権限を付与するだけ

SageMaker Model Registryの既存Model Groupを、画像・自然言語・音声の分類で整理します。モデル成果物や既存のバージョン構造を変更せず整理する機能はどれですか。

1. すべてのModel Groupを削除して1個にまとめる
2. S3のモデルファイル名を直接変更する
3. CloudWatchのログストリームだけを分類する
4. Model Registry Collections

SageMakerの推論エンドポイントの呼出し回数がしきい値を超えたら通知します。呼出し内容の監査ログは今回の対象外です。どの構成が適切ですか。

1. SageMaker Debuggerの学習テンソルだけを監視する
2. CloudTrailの管理イベント数だけを推論数として使う
3. Route 53ヘルスチェックを作成する
4. CloudWatchのInvocationsメトリクスとアラームを使用する

画像分類モデルが、学習時には良好なのに本番の低品質画像で精度を落としています。本番画像に似たノイズや画質の変動を学習時に経験させる方法はどれですか。

1. 本番に近い変換を用いたデータ拡張を学習データへ適用する
2. テストデータをそのまま学習データへ混ぜる
3. 精度が低い本番画像だけ評価から除く
4. 画像のラベルをすべて同じクラスにする

SageMakerの前処理・学習・評価を依存関係付きのワークフローとして実行し、モデルに至るデータや処理の系譜も確認します。どの組合せが適切ですか。

1. CloudFrontとRoute 53
2. S3 Versioningだけ
3. SageMaker PipelinesとML Lineage Tracking
4. EC2のキーペアとセキュリティグループ