AIFAIとMLの基礎
機械学習の専門知識が限られているデータアナリストが、顧客の解約予測モデルを構築しようとしています。CSVファイル形式のデータをアップロードし目的変数を指定するだけで、最適なアルゴリズムの選択・特徴量エンジニアリング・ハイパーパラメータのチューニングを自動的に実施し、最良のモデルを提示するAmazon SageMakerの機能はどれですか？
AAmazon SageMaker Pipelines：データ前処理からモデル登録まで MLワークフロー全体を定義・自動化・管理するCI/CDパイプライン機能
SageMaker Pipelines は MLワークフローのCI/CD自動化に特化したサービスで、ワークフローの定義・スケジュール実行・管理が主な用途です。AutoML による自動的なアルゴリズム選択やモデル構築機能は提供していないため、本問の要件を満たしません。
BAmazon SageMaker Autopilot：データをアップロードするだけでAutoML（自動機械学習）を実行し最適なモデルを自動構築する機能
✓ 正解
SageMaker Autopilot は目的変数の指定とデータのアップロードだけで、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最適化を自動実行する AutoML サービスです。ML 専門知識が限られたユーザーでも高品質なモデルを構築できる点が本問の要件と合致します。
CAmazon SageMaker Feature Store：特徴量（Feature：MLモデルへの入力変数）を一元管理・共有・再利用するためのフルマネージドリポジトリ機能
SageMaker Feature Store は機械学習の特徴量を一元管理・共有するためのリポジトリです。前処理済みデータの保管と提供が目的であり、モデルの自動構築や AutoML 実行機能は持たないため、本問の解約予測モデル構築には対応できません。
DAmazon SageMaker Model Monitor：本番デプロイ済みモデルのデータドリフトや予測品質の劣化を継続的に自動検出する監視機能
SageMaker Model Monitor はデプロイ済みモデルのデータドリフトや性能劣化を継続的に監視するサービスです。本番運用中のモデル品質維持が目的であり、新規モデルの構築や AutoML 機能は提供していません。
解説
Amazon SageMaker Autopilot は AutoML（Automated Machine Learning：機械学習の自動化）サービスです。目的変数の指定とデータのアップロードだけで、データ分析・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最適化を自動実行し、複数の候補モデルを生成・評価・ランキングします。ML 専門知識がなくても高品質なモデルを構築できるのが特徴です。
選択肢AのSageMaker Pipelines は MLワークフローのCI/CD自動化に特化したサービスです。ワークフローの定義・スケジュール実行・管理が主な用途であり、AutoML による自動的なアルゴリズム選択やモデル構築機能は提供していません。
選択肢CのSageMaker Feature Store は機械学習に使用する特徴量を一元管理・共有するためのリポジトリです。前処理済みデータの保管と提供が目的であり、モデルの学習や AutoML を実行する機能は持ちません。
選択肢DのSageMaker Model Monitor はデプロイ済みモデルのデータドリフトや品質劣化を継続的に監視するサービスです。本番運用中のモデル品質維持が目的であり、モデルの構築やトレーニングには関与しません。
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