AIFAIとMLの基礎
機械学習の専門知識がほとんどない小規模チームが、表形式の顧客データから解約予測モデルを構築したいと考えています。データの前処理・アルゴリズム選択・ハイパーパラメータチューニングを自動化しつつ、モデル構築の過程（生成されたコードや特徴量の重要度）を透明性高く確認できるサービスを求めています。最も適切なAWSサービスはどれですか？
AAmazon SageMaker JumpStart
事前構築済みモデルのデプロイサービスで、AutoML機能は提供していません。アルゴリズム選択やチューニング自動化には対応しません。
BAmazon SageMaker Autopilot
✓ 正解
AutoML技術を提供し、表形式データから自動的にデータ分析・特徴量エンジニアリング・モデル選択・チューニングを実行します。生成されたNotebookとコードを確認・編集可能で透明性が高い点が特徴です。
CAmazon SageMaker Canvas
ノーコードUIでモデル構築を自動化しますが、生成コードや特徴量重要度を確認・編集できる透明性機能は提供されません。
DAWS Glue DataBrew
データクリーニング・準備に特化したツールで、モデル選択やアルゴリズム自動最適化には対応していません。
解説
SageMaker AutopilotはAutoML（自動機械学習：アルゴリズム選択やチューニングを自動化する技術）サービスで、表形式データから自動的にデータ分析・特徴量エンジニアリング・モデル選択・チューニングを行います。他のAutoMLツールと異なり、生成したNotebookとコードをすべて確認・編集でき、透明性が高い点が特徴です。
選択肢AのAmazon SageMaker JumpStartは事前構築済みモデルのデプロイです。
選択肢CのAmazon SageMaker Canvasはノーコード予測分析です。
選択肢DのAWS Glue DataBrewはデータ準備専用ツールです。
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