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AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

MLモデルの構築・デプロイ・運用を問うアソシエイト認定　全 334 問（AIオリジナル）

ドメイン1：機械学習のためのデータ準備（83問）

Q1データサイエンティストチームが、S3 に格納された 1,000 万行の CSV 形式の顧客データに対して繰り返し可能なデータクレンジングを実施したい。 チームの…Q2MLエンジニアが、Amazon S3上の50GBのテキストデータに対してNLTK（自然言語処理ライブラリ）によるトークナイズとscikit-learnによる特徴…Q3データエンジニアリングチームは過去3年分のEコマース注文データ（合計5TB）をS3に year/month/day のパーティション構造で保存し、AWS Glu…Q4ゲーム会社がプレイヤーの行動ログ（1 秒あたり約 50,000 イベント）をリアルタイムで収集し、ML モデルのトレーニング用データとして S3 に蓄積するシス…Q5データサイエンティストが顧客解約予測モデルの特徴量セットを構築するため、以下の3つのデータソースを結合して特徴量エンジニアリングを行い、結果を SageMake…Q6あるデータサイエンティストはカテゴリ変数を含むデータセットを使用して線形モデルを学習させます。カテゴリ値に順序関係はありません。この特徴量を適切に変換する方法と…Q7製造ラインの 500 台の IoT センサーから毎秒 5,000 件のテレメトリデータが送信されています。 このデータを ML モデルのトレーニング用として A…Q8広告テクノロジー企業が、1日あたり100億件のクリックイベントログをS3に蓄積し、機械学習モデルのトレーニングと分析に活用しています。各イベントには50フィール…Q9大手小売企業のMLチームは、Amazon Redshiftに格納された過去5年分の購買トランザクションデータ（約4TB）から需要予測モデル用の特徴量を作成したい…Q10ある企業はAmazon SageMaker Feature Storeを利用しています。学習時と推論時で同じ特徴量定義を利用したいと考えています。Feature…Q11医療データ分析企業が 8TB の EHR（電子健康記録、Electronic Health Record）データに対して機械学習用の特徴量エンジニアリングを実施…Q12ある小売企業が店舗棚の商品検出MLモデル開発のため、Amazon S3に保存された50万枚の未ラベル画像にバウンディングボックス（物体を囲む矩形領域）でアノテー…Q13データエンジニアがAWS上のデータレイクに蓄積された複数テーブルのデータ品質を定期的に評価する必要があります。 欠損値率・外れ値・統計分布のプロファイルレポート…Q14eコマース企業では50以上のMLモデル（商品レコメンド・在庫予測・価格最適化）がそれぞれ独自にユーザー行動特徴量（直近30日購入履歴・セッション時間・クリック率…Q15金融機関がローン審査モデルを開発しています。モデルのトレーニングを開始する前に、トレーニングデータセット内で特定の人口統計グループ（例：特定の年齢層）が肯定的な…Q16データサイエンティストが、小売企業の販売予測モデル向けに特徴量エンジニアリングを実施しています。S3に格納された3年分のPOSデータ（CSV形式、月次1億レコー…Q17大規模な企業がAmazon S3とAWS Glue Data Catalogを使用してMLデータレイクを構築しています。セキュリティ要件として、不正検出チームは…Q18大規模なデータレイクを運用する企業が、データサイエンティストに特定のデータベーステーブルへのアクセスは許可するが、PII（Personally Identifi…Q19あるデータアナリストチームは、S3に保存された数百万行の顧客購買データに対し、MLトレーニング前のデータ品質評価を行う必要があります。欠損値の割合・数値列の分布…Q20ある医療系スタートアップが、X線画像から異常を検出する画像分類モデルを構築しています。50,000枚のX線画像に「正常」「要精査」のラベルを付ける必要があります…Q21あるMLチームが大手リテールチェーン向けに3年分の日次販売データを使用した需要予測モデルを開発しています。モデルの汎化性能を適切に評価するためのデータ分割戦略と…Q22ある機械学習エンジニアが、Amazon S3に保存された数百GBの販売データに対して特徴量エンジニアリングを実施しようとしています。コーディング作業を最小限に抑…Q23動画配信サービス企業が、1時間あたり200万件のユーザー視聴イベント（JSON形式）をリアルタイムで収集しています。 これらのイベントは翌日の推薦モデルのバッチ…Q24MLチームは SageMaker Feature Store を活用して特徴量管理を行っています。同じ特徴量グループの特徴量を、バッチ学習ジョブ（数百万レコード…Q25詐欺検出モデルを構築しているデータサイエンティストが、999,000 件の正常取引と 1,000 件の詐欺取引（全体の約 0.1%）からなるデータセットで XG…Q26機械学習エンジニアが不正取引検出モデルを構築しています。学習データの99%が正常取引、1%が不正取引という高度な不均衡データです。初期モデルは99%の精度（Ac…Q27あるEコマース企業が、リアルタイム推論で利用する特徴量を準備しています。クリックストリームのイベントを継続的に取り込み、ユーザーごとの最新の集計特徴量を低レイテ…Q28Eコマース企業がリアルタイムレコメンデーションシステムを構築しています。ユーザーの最新行動（直近30分のクリック履歴）から生成した特徴量を、以下の要件で使用した…Q29小売業のデータアナリストは、月次で届くCSV形式の売上データ（約5GB）に対して、重複レコードの削除・日付フォーマットの統一・欠損値の中央値補完という3種類の変…Q30EC サイトのデータチームが新しい商品推薦モデルの開発を開始します。S3 には過去 3 年分の注文データ（約 5 億行）が CSV 形式で保存されていますが、デ…Q31あるコンピュータビジョンチームが、画像分類モデルのトレーニング用に Amazon S3 に保存された 100 万枚の製品画像にラベルを付ける必要があります。社内…Q32IoT企業が工場内の1,000台のセンサーから毎秒数千件のデータをJSON形式で収集し、設備故障予測MLモデルのトレーニングデータとして使用したいと考えています…Q33深層学習チームは Amazon S3 に格納された 5TB の画像データセットで ResNet モデルをトレーニングしています。 各ジョブは同一データを 100…Q34ある企業のデータレイクはS3上に構築され、AWS Glueデータカタログで管理されています。 顧客テーブルには氏名・メールアドレス（PII: 個人識別情報）と購…Q35ECサイトが、商品画像を8カテゴリに分類するモデルのトレーニングに向けて、S3に保存された50万枚の未ラベル画像のラベリングを行う必要があります。チームはすでに…Q36あるECサイト企業では、レコメンデーション・不正検出・顧客チャーン予測の3つのMLモデルが、顧客行動に関する類似した特徴量をそれぞれ独立して計算しています。チー…Q37あるECサイトのMLチームが、Amazon RDSの顧客マスタテーブルとAmazon S3のクリックログをJOINして、推薦モデルの学習データを毎日自動生成する…Q38データサイエンスチームは、S3にParquet形式で保存された2TBの商品レビューデータからMLモデルを構築する前に、特徴量の分布確認・欠損値の割合・外れ値の検…Q39あるECサイト企業は100万枚の商品画像を50カテゴリに分類するための学習データセットを作成する必要があります。 現在、全画像にラベルが付いておらず、人手による…Q40あるMLチームは、S3データレイクに蓄積された数TBのParquet形式のイベントログから、SQLによる集計や結合で特徴量を生成しようとしています。利用は不定期…Q41データサイエンティストが不正検知モデルを構築しています。トレーニングデータセットには99%の正規取引と1%の不正取引が含まれています。初期モデルは全体精度（Ac…Q42データサイエンスチームが Amazon S3 に Parquet 形式で格納された顧客行動ログ（累積 500GB、日次追加）から ML 用の特徴量候補を探索的に…Q43医療系スタートアップが S3 データレイクに患者レコードを保存しています。このデータセットには医療特徴量（診断コード、検査値）と PII（Personally …Q44ある企業はAmazon S3に保存された数TB規模の学習データを定期的に変換しています。サーバー管理の負担を最小限にしながらETL処理を実行したい場合、最も適切…Q45ある企業が、複数のGPUインスタンスを使った分散トレーニングで、Amazon S3に保存された5TBの画像データセットを学習しています。トレーニング中にGPU使…Q46データエンジニアリングチームは S3 に蓄積された 8 TB のログデータに対して Apache Spark による ML 特徴量抽出処理を毎夜実行する必要があ…Q47オンライン銀行がリアルタイム不正検知システムを構築しています。特徴量には「過去 24 時間の取引回数」「過去 30 日間の平均取引額」などの集計特徴量が含まれま…Q48ある金融サービス企業では、15の異なるソースシステムからCSV形式のトランザクションデータが毎日届きます。プログラミングスキルを持たないビジネスアナリストが、以…Q49ある医療画像診断企業が、2TBのDICOM画像をAmazon S3に保存し、ml.p4d.24xlargeインスタンス8台を使った分散トレーニングで深層学習モデ…Q50フィンテック企業がリアルタイム不正検知パイプラインを構築している。決済端末から毎分15万件のトランザクションが発生し、オンライン特徴量計算・監査ログ・監視システ…Q51大規模ECサイトのMLチームは、S3に蓄積された100TBのユーザー行動ログ（JSON形式）から複雑なセッション集計特徴量を抽出しています。処理にはApache…Q52MLエンジニアリングチームが、毎日S3に新規到着する顧客データを使って週次でモデルを再学習するパイプラインを構築しています。過去に、データスキーマの変更や欠損値…Q53あるデータエンジニアリングチームは、毎日Amazon S3に取り込まれる学習用データセットに対し、トレーニングに渡す前に「特定カラムのnull率が5%未満」「数…Q54ある金融会社が Apache Kafka（分散メッセージストリーミング基盤）を使ったリアルタイムデータパイプラインを構築しています。複数の社内チームがトランザク…Q55小売企業が不正検出システムを構築しています。リアルタイムのトランザクション処理時には事前計算済み特徴量（過去30日の取引回数、平均取引金額など）を10ms 以下…Q56大企業がAmazon S3を中心としたデータレイクを構築しており、データサイエンティスト・データアナリスト・開発者チームがMLモデルのトレーニングに同じデータを…Q57ある金融機関が、ローン審査の与信モデルを構築するためにS3上の学習データを準備しています。トレーニング前に、性別や年齢層などの属性グループ間でラベルの分布に偏り…Q58金融機関がローン審査モデルを開発しています。トレーニング前に、学習データの特徴量「年齢」に関するバイアスを定量的に評価したいと考えています。Amazon Sag…Q59データエンジニアリングチームは、RDSからS3へデータをロードするAWS Glue ETLパイプラインを毎日実行している。欠損値の急増や型変更により下流のSag…Q60EC サイト企業のデータサイエンスチームは、S3 に保存された 60 GB の顧客取引データをモデルトレーニング用に準備する必要があります。チームメンバーはコー…Q61製造業の品質管理チームが、製造ライン画像の不良品検知モデルをSageMakerでトレーニングしています。トレーニングデータは正常品99,800件・不良品200件…Q62ある企業がAmazon S3上のデータレイクでML用の特徴量エンジニアリングを行っています。コンプライアンス要件により、データサイエンスチームは購買履歴列にはア…Q63医療機器メーカーの ML チームが 80 万枚の胸部 X 線画像に「正常」「異常」のラベルを付与してモデルをトレーニングする計画です。 画像の 70% は視覚的…Q64医療AI企業が胸部X線画像50万枚を用いた診断支援モデルの開発を進めている。放射線科医による全件アノテーションはコスト・期間の観点から実現が困難だが、曖昧な所見…Q65金融会社のMLチームが、顧客の取引履歴や信用スコアなど複数のMLモデルで共通して使用する特徴量セットを管理しています。モデルの学習時と本番推論時で同じ特徴量変換…Q66小売企業のビジネスアナリストが、商品データを含む大量のCSVファイルをS3に保管しています。データには欠損値・表記揺れ・外れ値が含まれており、MLモデルの学習前…Q67あるEコマース企業が顧客レビューテキスト（500万件）を使ったセンチメント分類モデルを構築しています。S3に保存されたテキストデータから、感情スコア・エンティテ…Q68あるフィンテック企業は、リアルタイム不正検出MLモデルを構築しています。1日数百万件のトランザクションデータをストリーミングで処理し、モデルの推論時に最新の顧客…Q69データエンジニアリングチームが、Amazon S3に蓄積された10TBのクリックストリームデータを週次バッチで処理し、MLモデルの特徴量を生成しています。処理に…Q70ECサイトのMLチームが、リアルタイムレコメンデーション（推薦）と週次のオフラインモデル再トレーニングの両方に同じ特徴量セットを使用しています。リアルタイム推論…Q71大手金融機関のMLチームは、AWS S3データレイクに格納された顧客取引データを複数のリージョン別チームが利用しています。各チームは自チームのリージョンに対応す…Q72ML エンジニアリングチームは statsmodels と pmdarima を使用した独自の時系列特徴量エンジニアリングスクリプトを保有しています。 このスク…Q73ある金融サービス企業では、複数の ML チームが顧客の取引履歴から類似した特徴量を独自に計算しており、計算の重複とトレーニング・推論間での特徴量の不整合（トレー…Q74金融機関が住宅ローン審査のMLモデルを開発している。コンプライアンス部門から、本番デプロイ前に学習データセット内の保護属性（年齢・性別・居住地域）に関する差別的…Q75あるデータサイエンティストが過去5年間の日次株価データを使って翌日の株価上昇/下落を予測する二値分類モデルを構築しました。ホールドアウト検証での精度は92%でし…Q76ある企業では、AWS Lake Formation で管理されるデータレイクにML学習用データを格納しています。データサイエンティストチームは顧客属性テーブルの…Q77通信会社のMLエンジニアは、Amazon S3に蓄積された60TBのネットワークログデータから解約予測モデル用の特徴量を週次バッチ処理で作成しています。 特徴量…Q78データサイエンティストが不正検知の二値分類モデルを構築しています。学習データは正常取引99%・不正取引1%という高いクラス不均衡状態です。このデータをそのまま使…Q79ある企業はAmazon SageMaker Data Wranglerを使用して学習データを準備しています。データセットには欠損値を含む数値列が複数存在します。…Q80クレジットカード不正検知モデルを再学習するMLエンジニアは、過去の取引履歴を使って学習データセットを作成しています。集計特徴量（例：過去30日の利用回数）は取引…Q81機械学習チームは、S3に保存された100GBの顧客行動データに対して、コードを書かずにデータプロファイリングと変換を実施したいと考えています。さらに、作成した変…Q82金融サービス会社が S3 データレイクに顧客の取引データを保存しています。データには氏名・口座番号などの PII（個人を特定できる情報、Personally I…Q83機械学習チームは毎日S3に格納される500GBのParquetファイルに対し、独自のPythonスクリプト（scikit-learnを使用）でカテゴリ変数エンコ…

ドメイン2：MLモデルの開発（87問）

Q1あるMLエンジニアがSageMakerでディープラーニングモデルのトレーニングを実行しています。トレーニングジョブは完了しますが、GPU使用率が常に30%以下に…Q2Amazon SageMaker Automatic Model Tuningが実施する処理として正しいものはどれですか。Q3金融機関が住宅ローン審査のためのMLモデルをSageMakerで構築しています。モデルをトレーニングする前に、学習データセット内の特定の人口統計グループ（性別・…Q4あるMLエンジニアがAmazon SageMakerで深層学習モデルをトレーニングしています。数エポック経過後から検証損失が増加し始め、過学習（Overfitt…Q5MLOps チームが月次でモデルを更新するパイプラインを運用している。各バージョンの評価メトリクスや学習設定をメタデータとして一元管理し、品質ゲートを通過したモ…Q6ある小売企業が500種類の商品の翌30日分の需要を予測するシステムを構築しています。各商品に2年分の日次販売データがあり、季節性や週次トレンドを考慮する必要があ…Q7データサイエンティストが住宅ローン審査の二値分類モデルを開発しています。SageMaker Clarifyを使用してトレーニング前のバイアス分析を行い、45歳以…Q8機械学習チームがXGBoostモデルのハイパーパラメータ最適化をSageMaker Hyperparameter Tuning（HPO）で実施し、Bayesia…Q9機械学習チームが、SageMakerの組み込みフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）ではサポートされていない特殊なライブラリを使用してモデル…Q10大手電力会社が、全国の工場・ビルに設置した50万台のIoTセンサーから毎時間収集する電力消費量データの異常（設備故障・不正消費など）をリアルタイムに検出するシス…Q11分類問題において、モデルの予測確率の閾値を変更したところRecallは向上しましたがPrecisionは低下しました。この結果として最も適切な説明はどれですか。Q12あるMLチームが SageMaker 自動モデルチューニング（AMT）で50試行の Bayesian 最適化を完了した。追加の計算予算が確保できたため、前回の探…Q13あるデータサイエンティストが SageMaker でディープラーニングモデルをトレーニングしています。エポック 10 以降、トレーニング損失は減少しているにも関…Q14二値分類モデルにおいて、偽陰性を減らすことが特に重要なユースケースがあります。この場合、優先して向上させるべき指標はどれですか。Q15医療診断支援システムを開発するMLエンジニアが、患者の症状データから10種類の疾患を分類する多クラス分類モデルをSageMakerで構築しています。データセット…Q16あるデータサイエンティストが、SageMaker Training Jobsを使ってニューラルネットワークのトレーニングを実施しています。トレーニング中に損失（…Q17回帰モデルの予測誤差を評価するために、予測値と実測値の差の絶対値の平均を計算したい場合、利用すべき指標はどれですか。Q18MLエンジニアがSageMakerの自動ハイパーパラメータチューニング（HPO）を100トライアル実行し、有望なパラメータ範囲をある程度特定しました。同じアルゴ…Q19あるMLチームが、単一の決定木を用いた住宅価格予測モデルを評価したところ、訓練データには非常によく適合する一方でテストデータでは精度が大きく低下し、データの小さ…Q20eコマース企業が数百商品の週次販売数を予測するモデルを構築しています。データは各商品の過去3年分の時系列データで、季節性・トレンド・商品間の相関関係を自動的に考…Q21MLエンジニアがディープラーニングモデルのトレーニングジョブを実行中に、損失（Loss）が突然減少しなくなりました。トレーニングジョブを停止せずに、ニューラルネ…Q22あるMLチームがSageMakerでニューラルネットワークモデルの開発フェーズにあります。1日に15〜20回、各20〜30分程度の短いトレーニングジョブを繰り返…Q23MLエンジニアが SageMaker のハイパーパラメータ自動チューニングをベイズ最適化（Bayesian optimization：過去の試行結果を確率モデル…Q24データサイエンティストが SageMaker で大規模 Transformer モデル（fp16 でおよそ 20GB）をトレーニングしようとしている。利用予定の…Q25医療診断システムを構築しているチームが、稀な疾患を検出する二値分類モデルを評価しています。データセットは陽性（疾患あり）が2%、陰性（疾患なし）が98%と高度に…Q26あるMLエンジニアがSageMakerでディープニューラルネットワークのトレーニングを行っています。トレーニング開始後、損失が数エポックで改善されなくなり、バニ…Q27ECサイトが10,000 SKUの商品需要を今後30日間にわたって日次で予測するシステムを構築しています。各SKUの過去3年間の日次販売データがあり、季節性・プ…Q28ECサイトが200以上の商品カテゴリの週次需要を予測するシステムをSageMakerで構築しています。各カテゴリには3年分の時系列データがあり、一部の希少カテゴ…Q29MLチームが大規模な画像分類モデルのトレーニングをSageMakerで実施しようとしています。トレーニングには約20時間かかる見込みです。予算を最小限に抑えたい…Q30MLエンジニアチームが、画像分類モデルの開発において、異なるデータ前処理手法・モデルアーキテクチャ・ハイパーパラメータの組み合わせで多数のトレーニングを並行実施…Q31あるチームが70Bパラメーターの大規模言語モデル（LLM）をSageMakerでファインチューニングしようとしています。最大サイズのGPUインスタンス（ml.p…Q32MLエンジニアが4年分の日次小売販売データを使って需要予測モデルを評価しています。データには強い週次・年次季節性があります。「未来のデータが訓練データに混入する…Q33MLエンジニアが分類タスク向け XGBoost モデルを最適化しています。ハイパーパラメータの探索空間には6つの連続パラメータが含まれており、これまでランダムサ…Q34MLエンジニアがAmazon SageMaker Automatic Model Tuning（自動モデルチューニング）を使用してニューラルネットワークモデルを…Q35MLチームが病院患者の30日以内再入院リスクを予測するバイナリ分類モデルをSageMaker Autopilotで自動構築しようとしています。トレーニングデータ…Q36金融機関がローン審査モデルを SageMaker で構築しています。公正貸付規制への準拠のため、モデルのデプロイ前に、性別・年齢などの保護属性に関するバイアスを…Q37ML チームが数週間にわたって画像分類モデルの改善を繰り返しています。ResNet50・EfficientNet-B3・ViT（Vision Transform…Q38ECサイトの不正取引検知チームが二値分類モデルを開発しています。不正取引は全体の0.05%（不正:正常 ≈ 1:2000）で極端なクラス不均衡があります。モデル…Q39機械学習エンジニアが過去 3 年分の日次売上データを用いて需要予測モデルを開発しています。本番環境では常に「過去データで学習・未来データを予測」という使われ方を…Q40金融機関が融資審査モデルをSageMakerでトレーニングしました。規制当局のコンプライアンス要件を満たすため、デプロイ前に①個々の予測に対してどの特徴量が最も…Q41金融機関が住宅ローン審査モデルを開発しています。モデルのトレーニングを開始する前に、データセット内の性別属性に起因するバイアスを定量的に測定し、レポートとして出…Q42あるSaaS企業のデータ分析チームには専任のML研究者がおらず、SQLとPythonの基本操作のみ習得しています。チームは契約解約予測（二値分類）を行うため、S…Q43不正検出モデルを SageMaker の組み込みアルゴリズム XGBoost でトレーニングしています。データセットは正常取引 99%・不正取引 1% という極…Q44あるMLエンジニアが、Amazon SageMaker Training Jobで深層学習モデルをトレーニングしています。数エポック後にトレーニング損失の改善が…Q45MLチームが数百億パラメータを持つ大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）をSageMakerでトレーニングしようとしています。最大…Q46医療系スタートアップが放射線科レポート（英語）を対象とした10クラス文書分類モデルを開発している。利用可能なラベル済みデータは2,500件で、モデルの精度と開発…Q47あるチームが Amazon SageMaker Automatic Model Tuning（Hyperparameter Tuning Job）を使用して X…Q48大手小売チェーンのデータサイエンティストが、全国500店舗・3,000 SKUの商品需要予測モデルをSageMakerで構築しています。時系列データには週次・月…Q49二値分類モデルを評価しています。データセットは陽性サンプルが全体の1%しか存在しません。この状況でモデル性能を評価する指標として最も適切なものはどれですか。Q50EC サイトがユーザー数1,000万・商品数500万規模のレコメンドシステムを SageMaker 上で構築する。ユーザー・商品間のインタラクション行列は非常に…Q51保険会社のデータサイエンスチームが、自動車保険料を予測する回帰モデルを構築しています。チームのMLスキルは初中級レベルで、以下の要件を満たす必要があります。 ・…Q52金融機関のデータサイエンティストチームが住宅ローン審査モデルをAmazon SageMakerで構築しています。コンプライアンス要件として、モデルをトレーニング…Q53あるデータサイエンティストが Amazon SageMaker で深層学習モデルのトレーニングジョブを実行しています。トレーニング中に損失（Loss）が急激に増…Q54あるスタートアップが、社内ドキュメントを対象とした質問応答システムを構築しようとしています。ML の専門家が社内に少なく、大規模言語モデル（LLM）を一から学習…Q55金融機関が SageMaker でローン審査モデルをトレーニングした。本番リリース前に、特定の人口統計グループ（性別・年齢帯）に対するモデルの偏り（バイアス）を…Q56機械学習エンジニアが感情分析タスクのためにSageMakerで複数のモデルアーキテクチャ（BERT、RoBERTa（Robustly Optimized BER…Q57あるチームが SageMaker でニューラルネットワークを使った顧客離脱予測モデルをトレーニングしている。5層・各層512ユニットの構成で、トレーニングデータ…Q58医療画像診断企業が10億パラメータのVision Transformerモデル（精度97%）を開発しました。病院内のエッジサーバー（CPU専用・RAM 8GB）…Q59MLエンジニアが、XGBoostを使った二項分類モデルのハイパーパラメータ（学習率・最大深度・サブサンプル率）を最適化しようとしています。予算とコンピューティン…Q60あるスタートアップが、製品レビューテキストのセンチメント分析（positive/negative/neutral分類）のMLモデルをSageMaker上に構築し…Q61画像分類タスクのモデル開発を担当するMLエンジニアが、Amazon SageMaker JumpStartの活用を検討しています。SageMaker JumpS…Q62MLチームが医療画像診断用の大規模ビジョントランスフォーマー（ViT）モデル（パラメータ数600億）をSageMakerでトレーニングしています。使用インスタン…Q63ECサイトのMLエンジニアが、クレジットカードの不正利用を検知するバイナリ分類モデルを構築しています。データセットは正常取引999件に対して不正取引1件（99.…Q64MLエンジニアがSageMaker上でXGBoostモデルのハイパーパラメータ（モデルのトレーニング開始前に人が設定するパラメータ）を最適化しています。探索する…Q65金融機関の分析チームが、顧客ローンのデフォルト予測（二値分類）モデルをSageMakerで開発しています。チームにはビジネスドメインの知識はありますが、MLパイ…Q66金融サービス会社が SageMaker でクレジットスコアリングモデルを訓練しました。本番デプロイ前に、コンプライアンス要件として ①保護対象属性（人種・性別・…Q67スタートアップ企業が工場設備の外観異常検知システムを構築しています。独自設備の画像はラベル付きが 400 枚しかなく、ゼロからモデルを構築するには数万枚が必要で…Q68金融機関のデータサイエンティストが、貸付審査モデルを構築する前に、トレーニングデータセットに性別・年齢などのセンシティブ属性に基づくバイアスが含まれていないか定…Q69あるエネルギー会社のMLエンジニアが、電力需要を予測する回帰モデルを SageMaker で開発しています。電力需要の大幅な予測外れは送電網の安定運用に重大な影…Q70医療診断モデルを開発しています。データセットには疾患陽性サンプルが全体の2%しかなく、高度なクラス不均衡（クラス間のサンプル数の大きな偏り）があります。モデル開…Q71Amazon SageMaker Debuggerの主な用途として最も適切なものはどれですか。Q72大手動画配信サービスが映画推薦システムを構築しています。ユーザー数1000万人・映画数5万本の評価マトリクスがあり、スパース率は99%（大多数のユーザーと映画の…Q73あるMLチームが、SageMaker上で画像分類用の大規模CNNモデルをトレーニングしています。エポック15以降、トレーニング損失は低下し続けていますが、検証損…Q74データサイエンスチームが顧客離脱予測モデルの開発で、異なる特徴量エンジニアリング手法・アルゴリズム・ハイパーパラメータの組み合わせで多数の実験を実施しています。…Q75スタートアップ企業のMLエンジニアが大規模言語モデルのファインチューニングジョブをml.p3.16xlarge（オンデマンド単価$24/時間）で実施します。推定…Q76あるスタートアップが、SageMaker リアルタイムエンドポイントで大規模言語モデルを推論しています。レイテンシーは多少犠牲にしてよいので、精度の低下を最小限…Q77データサイエンティストがSageMaker Training Jobsを使ってディープラーニングモデルを訓練しています。20エポック以降、検証ロスの改善が停止し…Q78MLエンジニアがAmazon S3に保存した400GBのCSVファイルをSageMaker Training Jobsで訓練しています。現在はFile mode…Q79ハイパーパラメータチューニングジョブを実行する目的として最も適切なものはどれですか。Q80あるニュースアプリの開発チームが、記事コメントを「肯定的・否定的・中立」に分類するNLPモデルを構築したいと考えています。手元のラベル付きコメントは約3,000…Q81分類モデルにおいて過学習が発生していることを示す兆候として最も適切なものはどれですか。Q82ML チームが SageMaker の自動ハイパーパラメータチューニング（Automatic Model Tuning）を使用して XGBoost モデルを最適…Q83金融サービス企業が与信デフォルト予測モデルの構築を計画しています。プロジェクトチームはビジネスアナリストと業務担当者で構成され、MLの専門知識を持つデータサイエ…Q84データサイエンティストが、SageMakerがネイティブにサポートしていない独自の最適化ライブラリを含むMLフレームワークを使用してモデルをトレーニングする必要…Q85あるMLエンジニアがSageMakerでTensorFlowを使った画像分類モデルのトレーニングを実施しています。モデルアーキテクチャとハイパーパラメータは既に…Q86あるMLチームが、顧客離脱予測タスクに対してランダムフォレスト・XGBoost・ニューラルネットワークの3種類のモデルを個別に訓練しました。各モデルは異なる特徴…Q87大手EC企業のMLエンジニアが、パラメータ数が単一GPUのVRAM容量を大幅に超える大規模トランスフォーマーモデルのファインチューニングをSageMakerで行…

ドメイン3：MLワークフローのデプロイとオーケストレーション（81問）

Q1Eコマース企業がリアルタイム商品レコメンデーションシステムを構築しています。SageMakerエンドポイントでの推論には「ユーザーの直近30分のクリック履歴・閲…Q2大手製造業企業がSageMaker Pipelinesを使用してMLモデルのCI/CDワークフローを構築しています。データサイエンティストがSageMaker …Q3テナント型SaaS企業がクライアントごとにカスタマイズされた機械学習モデルを提供している。モデル数は700種類で各モデルへのリクエスト数は1日あたり数十件以下。…Q4大手小売企業では、数百万件の日次リクエストを処理する本番レコメンデーションモデルが稼働しています。MLチームは改善された新モデルをトレーニングしましたが、顧客へ…Q5MLエンジニアがSageMaker Pipelinesを使用して自動再トレーニングパイプラインを構築しています。トレーニングジョブ完了後にモデルを評価し、テスト…Q6ある医療系企業は、MRI画像（最大600MB）を入力として腫瘍検出を行うMLモデルをAWS SageMakerにデプロイしようとしています。以下の要件があります…Q7Eコマース企業が毎夜0時に前日の購買履歴データ（約500万レコード）に対して需要予測モデルの推論を実行し、翌朝の在庫補充計画に活用しています。推論結果はS3に保…Q8金融サービス企業が与信スコアリングモデルの本番デプロイにガバナンスプロセスを導入しています。要件は次の通りです： ①モデルのバージョンとメタデータ（アルゴリズム…Q9ある金融サービス企業が不正検知モデルの MLOps を導入しようとしています。要件は次の通りです： ①新規データ到着時の自動再トレーニング、 ②モデル評価の自動…Q10ECコマース企業のデータサイエンスチームが、SageMaker Batch Transformを使用してS3上の数百万件の顧客トランザクションデータに対して購買…Q11医療診断プラットフォームが平均200MBの医用画像をSageMakerで推論処理している。1リクエストの推論処理に10〜30秒かかり、処理完了後はS3に結果を保…Q12ML エンジニアが毎週 S3 に到着する EC（eコマース）購買データに対して、カテゴリ変数のOne-hotエンコーディング（カテゴリ値を 0/1 の数値配列に…Q13ML基盤チームが本番・ステージング・開発の3環境でSageMakerエンドポイント・IAMロール・VPC・S3バケットを管理している。環境ごとの設定差異が手作業…Q14あるSaaS企業が50社のエンタープライズ顧客向けに、それぞれ専用の文書分類モデル（各約200MB）をSageMakerリアルタイムエンドポイント（ml.m5.…Q15製造業の品質管理チームが、SageMaker上でトレーニングしたPyTorchの画像分類モデルをml.c5.xlargeインスタンスのリアルタイム推論エンドポイ…Q16ある企業は、PDFドキュメント（最大100MB）から情報を抽出するMLモデルを運用しています。 処理には平均3〜8分かかり、1時間あたり約500件のリクエストが…Q17データサイエンスチームは、データ前処理 → モデル訓練 → 評価 → 条件付きデプロイ（評価指標が閾値を超えた場合のみ）というMLワークフローを自動化したいと考…Q18MLエンジニアチームが新しい推論モデルを本番デプロイする前に、ml.m5.large ・ml.c5.xlarge ・ml.g4dn.xlarge など複数のイン…Q19ある ML エンジニアが画像分類モデルを SageMaker エンドポイントにデプロイしようとしています。ビジネス要件として「p99 レイテンシ 100ms 以…Q20あるMLチームは、SageMaker Pipelinesを使用して本番環境へのモデルデプロイを自動化しようとしています。新しいモデルがトレーニングされるたびに、…Q21データエンジニアリングチームが以下の2つのトリガー条件を持つML再学習自動化システムを設計しています。 ①毎週月曜日00:00（UTC）に定期再学習を実行する …Q22機械学習モデルを本番環境へ段階的に展開し、新旧モデルへトラフィックを分散して検証したい場合に最も適したデプロイ戦略はどれですか。Q23金融サービス企業のMLOpsチームが、クレジットリスク予測モデルの本番デプロイメントパイプラインを構築しています。要件は次のとおりです： ①自動テスト通過後は人…Q24機械学習チームが SageMaker Pipelines を使った CI/CD パイプラインを構築しています。 モデルが本番デプロイされる前にデータサイエンティ…Q25MLエンジニアのチームがSageMaker Pipelinesを使用して再トレーニングパイプラインを構築しています。このパイプラインには以下の要件があります。 …Q26スタートアップ企業がSageMakerでテキスト分類モデルを提供しようとしている。推論リクエストは1日に数回〜数百回と変動が激しく、常時稼働インスタンスの維持コ…Q27Amazon SageMakerでリアルタイム推論エンドポイントをデプロイする主な目的として最も適切なものはどれですか。Q28MLチームがSageMaker Pipelinesでモデルのトレーニングと評価を自動化しています。評価ステップで算出したAUC-ROC（Area Under t…Q29ゲノミクス（遺伝子解析）企業が、DNAシーケンス解析リクエストを処理するMLシステムを構築しています。各リクエストのペイロードサイズは約15MB、処理時間は最大…Q30医療画像解析を行うMLチームは、最大1GBの大きな画像ファイルを入力とし、1件あたり数分の推論時間を要するモデルを運用します。リクエストは不定期に届き、処理結果…Q31機械学習エンジニアが SageMaker Pipelines を使用してトレーニングと評価を自動化しています。評価ジョブで計算した F1 スコア（適合率と再現率…Q32MLエンジニアが新しいバージョンのモデルを本番環境にデプロイしようとしています。最初はトラフィックの10%のみを新モデルに流し、CloudWatch メトリクス…Q33あるMLチームは SageMaker Pipelines を使用した ML パイプラインを本番環境で運用しています。 新しいデータが S3 バケットに到着するた…Q34本番環境で稼働中の SageMaker リアルタイム推論エンドポイントに新バージョンのモデルをデプロイする予定です。要件として、 ①ダウンタイムゼロ、 ②問題発…Q35製造業の企業が、工場内の数千台のNVIDIA Jetsonエッジデバイスに物体検出モデルをデプロイしようとしています。モデルはSageMaker上でPyTorc…Q36自然言語処理モデル（パラメータ数2億）をSageMakerでリアルタイム推論エンドポイントとして本番運用している。現在p3.2xlargeインスタンスを使用して…Q37MLエンジニアリングチームは、データサイエンティストがGitリポジトリ（GitHub等）にコードをプッシュした際に、以下を自動化するMLOpsパイプラインを構築…Q38ある企業のMLワークフローには以下のステップが必要です。 データ検証 → モデル訓練 → 自動評価 → コンプライアンス担当者による承認 → 本番デプロイ 承認…Q39医療画像診断AIシステムを開発しているチームが、胸部X線画像（1枚あたり平均12MB）の異常検知モデルをSageMakerにデプロイしようとしています。 1回の…Q40ある企業はMLOpsパイプラインを構築しており、データサイエンティストがSageMaker Model Registryで新しいモデルバージョンを「Approv…Q41医療画像解析AIシステムを開発しているチームが、推論エンドポイントの設計を検討しています。画像1枚あたりの推論処理時間は2〜8分かかり、1日あたり数百件の解析リ…Q42あるEコマース企業のMLチームは、SageMaker Pipelinesを使ってモデルのトレーニングと評価を自動化している。実験中のモデルが本番環境に自動デプロ…Q43あるスタートアップがソーシャルメディア監視向けのセンチメント分析（感情分析）サービスを運営しています。トラフィックパターンは非常に不規則で、大型イベント時には毎…Q44あるECサービスでは、数百種類の商品カテゴリごとにレコメンデーションモデルを保有しています。 各モデルのリクエスト頻度は低く、全モデルを常時稼働させるとコストが…Q45医療画像解析システムを構築しています。以下の要件を満たす構成を検討してください。 - 1リクエストあたり最大80MBのDICOM（医療用画像フォーマット）ファイ…Q46MLエンジニアが本番環境に多段階の推論パイプラインをデプロイしようとしています。パイプラインは以下の3段階で構成されています。 ①scikit-learnコンテ…Q47あるSaaSプロバイダーが中小企業向け需要予測サービスを提供しています。顧客企業は500社あり、各社のビジネスドメインに特化した個別の機械学習モデル（合計500…Q48あるデータサイエンスチームは、毎晩S3バケットの特定プレフィックスに新しい学習データが追加されたタイミングで、自動的にSageMaker Pipelinesの再…Q49あるチームが AWS Step Functions を使って ML ワークフロー（SageMaker Processing による前処理 → トレーニング → …Q50金融サービス会社は SageMaker でクレジットスコアリングモデルを定期的にトレーニングしています。コンプライアンス要件として以下が求められています。 ・モ…Q51大手小売企業のMLエンジニアが、SageMakerリアルタイム推論エンドポイントを本番環境で運用しています。平常時は最小インスタンス数で十分ですが、週末や特売セ…Q52ML チームは、新しいモデルバージョンが本番環境へデプロイされる前にデータサイエンティストとビジネスオーナーによる承認を必須とする CI/CD（継続的インテグレ…Q53EC サイトを運営する企業が新しいレコメンデーションモデル（v2）を開発しました。現行モデル（v1）は高トラフィックで稼働中のため、いきなり全トラフィックを切り…Q54あるeコマース企業が、本番稼働中のレコメンデーション（推薦）モデルを新バージョンへ更新したいと考えています。リスクを最小化するため、新モデルには全体の5%のトラ…Q55本番でモデルv1を提供しているMLチームは、新モデルv2を本番リリース前に評価したいと考えています。実際の本番リクエストをv2にも複製して送り、v2のレイテンシ…Q56あるECサイト企業が商品レコメンデーションモデルを本番稼働させています。新しいアーキテクチャでトレーニングしたモデルをリリースしたいのですが、ユーザー体験に影響…Q57あるMLプラットフォームチームは、開発・ステージング・本番の3環境に対して、同一構成のSageMakerモデル・エンドポイント設定・エンドポイントを再現性高くデ…Q58ECサイトの商品推薦モデルがS3に蓄積された購買ログを学習データとしている。モデルの精度スコアが閾値を下回った際に自動で再学習・評価・デプロイするパイプラインを…Q59あるMLチームが、SageMakerでトレーニングしたXGBoostモデルを本番リアルタイム推論エンドポイントにデプロイする前に、コストとレイテンシのバランスが…Q60SageMaker Pipelinesを利用する主な利点として最も適切なものはどれですか。Q61ある SaaS 企業は顧客ごとにカスタマイズされた推薦モデルを500個保有しており、各モデルへのトラフィックは1日あたり約20リクエストと非常に少ない状況です。…Q62大手金融企業のMLプラットフォームチームは、開発AWSアカウントでトレーニングしたモデルを本番AWSアカウントにデプロイする際に、コンプライアンス担当者による承…Q63大手ECサイトのMLエンジニアが、本番環境で稼働中のレコメンデーションモデル（v1）を改良版（v2）に更新しようとしています。v2のオフライン評価は良好でしたが…Q64MLエンジニアがSageMaker Pipelinesで自動モデル再学習パイプラインを構築しています。パイプラインの要件として「新しくトレーニングしたモデルのA…Q65金融機関がMLモデルの更新サイクルを自動化しようとしている。Gitリポジトリへのコードプッシュをトリガーにユニットテスト・SageMakerトレーニング・評価・…Q66ECサイトのMLチームが、既存の商品レコメンデーションモデル（v1）を新アーキテクチャのモデル（v2）に更新する計画を立てています。オフライン評価ではv2の指標…Q67本番環境でXGBoostモデルを稼働させているMLチームが、新しいディープラーニングモデルをエンドユーザーへの影響なしに本番トラフィックで評価したいと考えていま…Q68ある製造会社が、生産ラインのカメラに接続された NVIDIA Jetson デバイス上でリアルタイム不良品検出を実施したいと考えています。要件として「ネットワー…Q69データエンジニアリングチームは月次で以下のMLワークフローを実行しています： ①AWS GlueジョブでS3データを変換 → ②SageMakerトレーニング…Q70社内向けの分析ツールに組み込むMLモデルがあります。トラフィックは予測困難で散発的に発生し、何時間もリクエストがない時間帯があります。チームはアイドル時に推論コ…Q71機械学習エンジニアが複数バージョンのモデルを管理する本番ワークフローを構築しています。新しいモデルバージョンはSageMaker Pipelinesで自動トレー…Q72大手テクノロジー企業のMLプラットフォームチームは、社内の複数のデータサイエンスチームが標準化されたMLOpsプロセスに従って、独自のML CI/CDパイプライ…Q73MLチームは毎週実行されるSageMaker Pipelineを運用しており、前処理・トレーニング・評価・モデル登録のステップが含まれています。入力データが変わ…Q74あるデータサイエンスチームは、毎日 Amazon S3 の特定バケットに新しいトレーニングデータが到着するたびに、SageMaker Pipelines のリト…Q75小売業のデータサイエンスチームが、S3に保存された数百万件の顧客レコードに対してバッチ推論を実行しています。モデルは顧客の人口統計情報（顧客ID・年齢・地域など…Q76ECコマース企業が600種類の商品カテゴリごとに個別のレコメンデーションモデルを保持しています。各モデルはアーティファクトサイズ約200MBで、カテゴリによって…Q77MLエンジニアは、SageMaker リアルタイム推論エンドポイントで本番トラフィックの一部（10%）を新しいモデルバージョンに送りながら、問題が発生した場合は…Q78Amazon SageMaker Batch Transformを利用するのに最も適したユースケースはどれですか。Q79MLエンジニアが SageMaker Model Registry を使用して複数バージョンのモデルを管理しています。CI/CD パイプラインの一部として、新し…Q80MLチームがScikit-learnによる前処理コンテナとXGBoostによる推論コンテナを別々に開発しました。本番では前処理の出力を推論コンテナへ直接渡す単一…Q81データサイエンスチームは、不正検知モデルを再トレーニングするSageMaker Pipelineを構築しています。新しいトレーニングデータがS3バケットの特定の…

ドメイン4：MLソリューションの監視、メンテナンス、セキュリティ（83問）

Q1医療画像診断 AI を開発している企業が、患者データを扱うため厳格なセキュリティポリシーを設けています。ポリシーでは「SageMaker トレーニングジョブはイ…Q2医療スタートアップが HIPAA（米国医療情報保護法）の準拠要件として「患者データを含む推論リクエストが公共インターネットを経由しないこと」を義務付けられていま…Q3深層学習チームが SageMaker Training Job で大規模トランスフォーマーモデルをトレーニングしています。学習が収束しない問題が発生しており、勾…Q4規制業界の企業が SageMaker Pipelines でモデル開発・運用を行っています。監査対応として以下をすべて遡れる仕組みが必要です。 - 特定の本番モ…Q5大企業のMLプラットフォームチームが、HIPAA（米国の医療情報保護法）準拠のためにSageMakerへの全APIアクティビティの監査証跡を維持しつつ、認証情報…Q6ある企業が、SageMakerリアルタイムエンドポイントで本番稼働中の顧客離脱予測モデル（v1）に対し、新しいアーキテクチャのモデル（v2）のリリースを計画して…Q7消費者ローン審査モデルをSageMakerリアルタイムエンドポイントで本番運用しています。規制当局から「時間の経過とともにモデルの予測に各特徴量が与える影響（寄…Q8大規模なMLプラットフォームに5種類の役割（データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、MLOpsエンジニア、ML管理者）があり、各役割に対してS…Q9ヘルスケア企業の ML ガバナンスチームが、本番デプロイするすべてのモデルについて以下の情報を構造化形式で記録し、SageMaker Model Registr…Q10金融サービス会社がSageMakerを使用して顧客の信用スコアリングモデルを本番運用しています。セキュリティ監査の結果、以下のネットワーク要件が追加されました：…Q11新規にPyTorchベースの自然言語処理モデルをSageMakerにデプロイする予定です。想定リクエスト量は1時間あたり500〜800件で、p95レイテンシーを…Q12製薬会社が患者の遺伝子データを用いてSageMaker Training Jobsでモデルをトレーニングしています。コンプライアンス要件として（1）トレーニング…Q13本番環境のモデルで予測精度が徐々に低下しています。入力データの分布変化が原因かどうかを確認するために最も有効な対応はどれですか。Q14MLOpsチームが金融機関でSageMakerを使用してモデルガバナンスプロセスを構築しています。要件は以下の通りです： ①すべてのモデルバージョンの追跡・管理…Q15MLエンジニアが本番稼働中の複数のSageMakerリアルタイムエンドポイントで散発的にレイテンシー高騰が発生する問題を調査しています。問題が発生した具体的なリ…Q16消費者金融会社がSageMakerリアルタイムエンドポイントでローン審査バイナリ分類モデルを運用しています。四半期ごとに確定する実際の返済結果（グラウンドトゥル…Q17機械学習チームはSageMaker Model Monitorを使用してエンドポイントのモデル品質を監視しています。モデル精度が設定した閾値を下回った場合に、人…Q18ある金融サービス企業が、与信審査モデルをSageMakerリアルタイムエンドポイントで運用しています。規制当局から「本番推論中に保護属性（性別・年齢層）に対する…Q19企業が SageMaker を使用して機密性の高い医療データでモデルをトレーニングしています。セキュリティチームから以下の要件が提示されました。 ①トレーニング…Q20ヘルスケア企業がAmazon SageMakerで患者データを含むトレーニングジョブを実行しています。HIPAA（医療情報保護法）のコンプライアンス要件として、…Q21金融機関が与信スコアリングモデルをAmazon SageMakerエンドポイントにデプロイしています。規制当局から、性別・年齢などの保護属性に基づく予測バイアス…Q22金融サービス企業がSageMakerを使用してMLモデルのトレーニングと推論を行っています。セキュリティポリシーにより、すべてのSageMaker APIコール…Q23小売企業がSageMakerリアルタイムエンドポイントで需要予測モデルを運用しています。季節変動により入力特徴量の統計的分布が訓練データから乖離しているかどうか…Q24大企業のMLプラットフォームチームが「MLハブ」専用AWSアカウント（アカウントA）でモデルのトレーニングと品質承認を一元管理し、承認済みモデルを本番環境の別A…Q25MLチームは、SageMaker Clarifyを使用して本番モデルの公平性（Fairness）を継続的に監視するシステムを構築しています。3ヶ月前にトレーニン…Q26ある医療機器メーカーが、SageMaker でトレーニング・推論を行う際にS3に保存する学習データとモデルアーティファクトを暗号化しています。規制要件として、暗…Q27あるEC企業が、需要に応じてトラフィックが大きく変動する商品検索ランキングモデルを SageMaker リアルタイムエンドポイントで運用しています。深夜帯はほぼ…Q28eコマース企業が SageMaker エンドポイントで商品レコメンデーションモデルを運用しています。CloudWatch メトリクスで以下の状況が観測されました…Q29ヘルスケア企業のセキュリティチームは、HIPAA（米国医療情報保護法）準拠のため、SageMakerへのすべてのAPIコール（CreateTrainingJob…Q30金融機関のMLエンジニアが、SageMakerトレーニングジョブを完全なネットワーク分離環境で実行する必要がある。外部インターネットへのアクセスを完全に遮断しつ…Q31機械学習チームが本番稼働中の商品レコメンデーションモデル（現行バージョン）の後継となる新モデルを開発しました。新モデルをリリースする前に実際の本番トラフィックに…Q32大手金融機関のMLプラットフォームチームが、SageMaker Feature Storeを使って複数チームが利用する共有特徴量基盤を構築しています。 一部の特…Q33機械学習チームがSageMakerリアルタイム推論エンドポイントに対してAuto Scalingと障害アラートの両方を設定しようとしています。エンドポイントへの…Q34金融機関が SageMaker で構築した与信スコアリングモデルをリアルタイムエンドポイントとして運用しています。規制当局の要件により、「性別」「年齢」などのセ…Q35eコマース企業のMLエンジニアは、リアルタイム推奨エンジンのSageMakerエンドポイントが本番で予期しない遅延スパイクを経験していることに気づきました。エン…Q36医療系スタートアップが患者データを使用してSageMakerで疾患予測モデルをトレーニングしています。HIPAAコンプライアンス要件として、S3に保存された訓練…Q37あなたは保険会社の ML エンジニアで、SageMaker リアルタイムエンドポイントで稼働中の保険金請求リスク予測モデルを運用しています。本番データが学習時の…Q38消費者向けローン審査AIを本番運用している企業が、以下の2要件を満たすSageMaker機能の組み合わせを検討しています（米国ECOA（平等信用機会法）への準拠…Q39あるMLチームは、SageMaker リアルタイムエンドポイントで本番稼働中の需要予測モデルを運用しています。最近、予測精度が低下していることに気づきました。S…Q40製薬会社のMLプラットフォームチームが、新薬候補スクリーニングモデルをSageMaker Pipelinesで開発・運用しています。規制当局の要件として「本番モ…Q41ある小売企業が、SageMakerリアルタイムエンドポイントで商品レコメンデーションモデルを稼働させています。平常時のリクエスト数は安定していますが、セール期間…Q42製薬会社のMLチームがSageMaker Training Jobを使って機密性の高い分子構造データでモデルをトレーニングしています。情報セキュリティポリシーに…Q43本番環境のSageMakerエンドポイントでデータ分布の変化を検知したい場合に利用する機能として最も適切なものはどれですか。Q44金融機関のMLガバナンスチームが、本番運用中のローン審査モデルについて規制当局から監査を受けました。監査官から「2ヶ月前にデプロイされたモデルバージョンv2.3…Q45医療データを扱う企業が、以下の要件を満たす構成を検討しています。 ・SageMakerトレーニングジョブがインターネットへ一切アクセスできないこと ・S3上のト…Q46あるMLチームは、本番環境で稼働している需要予測モデルのエンドポイントに対してSageMaker Model Monitorを設定しています。モデルは週次でバッ…Q47ある動画配信企業が、SageMakerリアルタイムエンドポイントで大規模なTransformerベースの推薦モデルを GPU インスタンス（ml.g5.xlar…Q48データサイエンスチームがml.p3.2xlargeインスタンスを用いたSageMaker Training Jobsを週5日・1日平均10時間実行しており、月額…Q49ある製薬会社が、薬物相互作用を予測するBERT-large（モデルサイズ340MB）をSageMakerリアルタイムエンドポイント（ml.p3.2xlarge、…Q50ある製造業のMLチームが、SageMaker Studio とトレーニングジョブを VPC 内で運用しています。セキュリティ要件として、SageMaker から…Q51ECサイトの需要予測モデルが SageMaker リアルタイムエンドポイントで稼働しています。毎週末にモデルの予測精度（MAPE：平均絶対パーセント誤差）が急激…Q52eコマース企業が顧客の購買行動予測モデルをSageMakerリアルタイムエンドポイントにデプロイしています。モデルの予測精度は許容範囲内ですが、データサイエンス…Q53消費者金融会社が SageMaker でローン審査モデルをデプロイしています。規制当局から「本番推論データにおける人種・性別などのセンシティブ属性グループ間での…Q54ある企業が、Amazon SageMakerのリアルタイムエンドポイントに二値分類モデルをデプロイしています。数ヶ月後にモデルの予測精度が低下し始め、MLチーム…Q55金融サービス企業がSageMaker Training Jobでモデルをトレーニングしている。規制要件により、モデルアーティファクト（S3出力）とトレーニングイ…Q56ECサイトのMLチームが既存の商品推薦モデル（V1）に対して新しいアーキテクチャのモデル（V2）を評価したいと考えています。要件は（1）両モデルとも本番トラフィ…Q57製薬会社が複数の外部データソースから収集したデータをS3バケットに集約し、SageMakerでモデルトレーニングを行っています。コンプライアンス要件として「S3…Q58大手ECサイトが商品検索にBERTベースの埋め込みモデルをSageMakerリアルタイムエンドポイント（ml.g5.2xlarge × 3台）でデプロイしていま…Q59金融機関が SageMaker にデプロイした不正検知モデルを運用しています。入力データの統計的分布は安定しているにもかかわらず予測精度が低下しており、特徴量の…Q60小売企業が SageMaker Model Monitor でリアルタイムエンドポイントのデータ品質を監視しています。現在はドリフト検出時に SNS 通知を受け…Q61金融サービス企業のセキュリティ監査で、以下の通信がパブリックインターネットを経由していることが指摘されました。 ・SageMaker Training Jobお…Q62ヘルスケア企業が患者の医療記録（PHI：Protected Health Information、米国HIPAAが定める保護対象保健情報）を使用した疾患予測モデ…Q63ある小売企業が商品需要予測モデルをSageMakerリアルタイムエンドポイントにデプロイしています。4ヶ月後、予測精度が低下し始めました。MLエンジニアは、本番…Q64医療機関が患者の診断データを使用してSageMakerリアルタイムエンドポイントで疾患リスク予測を提供しています。コンプライアンス要件として（1）エンドポイント…Q65金融サービス会社が SageMaker を使用してローン審査モデルをトレーニングしています。規制要件として、モデルが特定の保護属性（性別・人種など）に基づいて不…Q66ECサイト企業が本番稼働中のSageMakerリアルタイム推論エンドポイント（商品レコメンデーションモデル）に対して、新しいモデルバージョンの性能を評価したいと…Q67医療画像分類の Deep Learning モデルを SageMaker Training Job でトレーニングしているチームがいます。トレーニングには平均 …Q68セキュリティチームが SageMaker 推論エンドポイントへの不審なアクセスを調査しています。「過去 90 日間に InvokeEndpoint API を呼…Q69機械学習チームがSageMaker Training Jobでml.p3.8xlargeインスタンス（NVIDIA V100 GPU × 4基搭載）を使用してコ…Q70ある製薬会社が、4台のml.p3.16xlargeインスタンスを使ったPyTorch分散トレーニング（DDP）をSageMaker Training Jobで実…Q71機械学習チームが、SageMaker Training JobでTransformerモデルのファインチューニングを実施しています。学習開始から数時間後に損失（…Q72eコマース企業が購買確率を予測するバイナリ分類モデルをSageMakerリアルタイムエンドポイントで運用中です。ユーザーが購買操作を完了した場合にそのフラグが数…Q73動画コンテンツ解析企業がSageMaker Async Inferenceエンドポイントを使用し、大容量動画ファイルをS3経由で処理しています。 SLAとして「…Q74ある金融機関のMLOpsチームが、本番のSageMakerエンドポイントを運用しています。コンプライアンス要件として、誰がいつエンドポイント設定の変更やモデルの…Q75金融サービス会社がAmazon SageMakerで複数インスタンスを使用した分散機械学習トレーニングを実行しています。セキュリティ審査の結果、①トレーニングイ…Q76SageMakerモデルアーティファクトを保存するAmazon S3バケット内のデータを保護したい場合、最も適切な対策はどれですか。Q77eコマース企業が24時間365日稼働するSageMakerリアルタイム推論エンドポイント（ml.c5.4xlarge × 5台）と、毎日定期実行するSageMa…Q78製薬会社がSageMaker Pipelinesを使用して創薬AIモデルの開発・運用を行っています。FDA（米国食品医薬品局：医薬品・医療機器の安全性を審査・規…Q79あるSaaS企業が、SageMakerリアルタイムエンドポイントで稼働する与信スコアリングモデルを監視しています。本番トラフィックの入力特徴量の統計分布は安定し…Q80金融サービス企業が、SageMakerを使用した不正検知モデルの開発・運用において、コンプライアンス要件からすべてのデータをカスタマー管理キー（CMK）で暗号化…Q81大手保険会社のMLガバナンスチームが、規制当局および内部リスク管理委員会の要件として、本番運用する全モデルについて以下を構造化文書として維持することを義務付けら…Q82小売業の需要予測モデルを本番運用中のMLエンジニアは、モデルの予測精度が徐々に低下していることに気付いた。SageMaker Model MonitorのDat…Q83SageMakerエンドポイントへのアクセスを特定のIAMロールのみに制限したい場合、最も適切な方法はどれですか。

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