AIFAIとMLの基礎

機械学習の経験が浅いスタートアップのデータアナリストが、顧客の解約予測モデルを迅速に構築・デプロイしたいと考えています。複数のアルゴリズムや前処理手法を自動で試してモデルを選定し、最終的にPythonノートブック形式でモデル構築のプロセスを可視化できるサービスはどれですか?

A
Amazon SageMaker JumpStart — 事前トレーニング済みモデルやソリューションテンプレートを提供するモデルハブ
JumpStart は既存モデルの活用です。
B
Amazon SageMaker Autopilot — データを入力するだけでアルゴリズム選択・特徴量エンジニアリング・ハイパーパラメータ調整を自動化するAutoMLサービス
✓ 正解
SageMaker Autopilot は代表的な AutoML(自動機械学習)サービスです。表形式データとターゲット列を指定するだけで、複数のアルゴリズムと前処理パイプラインを自動探索し、ベストモデルを選定します。特徴的なのは、探索したすべての候補のコードを Python ノートブックとして出力し学習プロセスの透明性を確保できる点です。
C
Amazon SageMaker Pipelines — MLワークフロー全体をCI/CDパイプラインとして定義・管理するサービス
Pipelines はワークフロー管理です。
D
Amazon SageMaker Canvas — コードなしでMLモデルをビジュアル操作で構築できるノーコードツール
Canvas は GUI のノーコードツールです。

解説

SageMaker Autopilot は代表的な AutoML(自動機械学習)サービスです。表形式データとターゲット列を指定するだけで、複数のアルゴリズムと前処理パイプラインを自動探索し、ベストモデルを選定します。特徴的なのは、探索したすべての候補のコードを Python ノートブックとして出力し学習プロセスの透明性を確保できる点です。 選択肢A の JumpStart は既存モデルの活用です。 選択肢C の Pipelines はワークフロー管理です。 選択肢D の Canvas は GUI のノーコードツールです。

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