AIFAIとMLの基礎
企業が大量の画像データを用いて画像分類モデルを構築しようとしていますが、画像に対するラベル付け（アノテーション）が済んでいません。高品質なトレーニングデータセットを効率的に作成するために使用すべきAWSサービスはどれですか？
AAmazon SageMaker Ground Truth
✓ 正解
機械学習モデルのトレーニング用データセットを構築するためのデータラベリングサービスです。人間のワーカーと自動ラベリングを組み合わせ、大量の画像データに対して効率的かつ高品質なアノテーションを実施できます。
BAmazon Rekognition
Amazon Rekognitionは、画像・動画の内容をリアルタイムで分析する既製のAI/MLサービスです。顔認識やオブジェクト検出などの機能を提供しますが、独自データセットのラベリング管理を行う機能は持っていません。
CAWS Glue
AWS Glueは、データの抽出・変換・ロード（ETL）を自動化するフルマネージドのデータ統合サービスです。データカタログ管理やETLパイプラインの構築に使用しますが、画像データへのアノテーション機能は提供していません。
DAmazon Textract
Amazon TextractはPDFや画像などのドキュメントからテキスト・表・フォームデータを自動抽出するサービスです。文書解析に特化しており、画像分類モデル用のラベリング作業には対応していません。
解説
正解はAです。Amazon SageMaker Ground Truthは、機械学習モデルのトレーニング用の高品質なデータセットを構築するためのデータラベリングサービスです。人間のワーカーや自動ラベリング機能を利用して効率的にアノテーションを行えます。
選択肢Bは誤りです。Amazon Rekognitionは構築済みの画像・動画分析サービスであり、独自データセットのラベリングを管理するツールではありません。
選択肢Cは誤りです。AWS GlueはETLサービスであり、画像のラベリング機能は持ちません。
選択肢Dは誤りです。Amazon Textractはドキュメントからのテキスト抽出サービスであり、画像分類のラベリングには不適切です。
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