AIFAIとMLの基礎
あるデータサイエンティストが、深層学習モデルの学習率（Learning Rate）、バッチサイズ、ドロップアウト率の最適な組み合わせを見つけようとしています。手動で試行錯誤するのではなく、AWSのマネージドサービスを使って効率的に探索したいと考えています。このユースケースに最も適したSageMakerの機能はどれですか？
AAmazon SageMaker Autopilot
Amazon SageMaker Autopilotはアルゴリズム選択からチューニングまで全自動化するAutoMLサービスです。
BAmazon SageMaker Clarify
Amazon SageMaker Clarifyはバイアス検出と説明可能性機能です。
CAmazon SageMaker Automatic Model Tuning（ハイパーパラメータチューニング）
✓ 正解
SageMaker Automatic Model Tuning（旧称：Hyperparameter Optimization）は、ベイズ最適化などのアルゴリズムを用いてハイパーパラメータの最適値を自動探索します。
DAmazon SageMaker Experiments
Amazon SageMaker Experimentsは複数トレーニングジョブの追跡・比較管理のためのサービスです。
解説
SageMaker Automatic Model Tuning（旧称：Hyperparameter Optimization）は、ベイズ最適化などのアルゴリズムを用いてハイパーパラメータの最適値を自動探索します。
選択肢A の Amazon SageMaker Autopilotはアルゴリズム選択からチューニングまで全自動化するAutoMLサービスです。
選択肢B の Amazon SageMaker Clarifyはバイアス検出と説明可能性機能です。
選択肢D の Amazon SageMaker Experimentsは複数トレーニングジョブの追跡・比較管理のためのサービスです。
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