MLAMLモデルの開発複数選択

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 JumpStartが提供する機能として正しいものを2つ選択してください。

A
ResNetやBERTなどの事前トレーニング済みモデルを自社の少量データでファインチューニング(Fine-tuning:特定タスク向けに追加学習する転移学習手法)して独自モデルを作成できる
✓ 正解
SageMaker JumpStartはResNetやBERTなど多数の事前トレーニング済みモデルを提供し、自社の少量データでファインチューニング(転移学習)して独自モデルを構築できます。これはJumpStartの中心的な機能です。
B
モデルアーキテクチャをゼロから設計・カスタマイズするためのビジュアルデザインツールを提供する
モデルアーキテクチャをゼロからビジュアルに設計するツールはJumpStartの機能ではありません。JumpStartは既存の事前学習済みモデルやソリューションテンプレートの活用を支援するものです。
C
LlamaやStable DiffusionなどのオープンソースFoundation Model(基盤モデル)を数クリックでSageMakerエンドポイントにデプロイできる
✓ 正解
JumpStartはLlamaやStable Diffusionなどのオープンソース基盤モデルをカタログから数クリックでSageMakerエンドポイントにデプロイでき、すぐに推論を実行できます。これも代表的な機能です。
D
トレーニングデータをAmazon S3から自動的にAmazon DynamoDBに移行するETL機能を提供する
S3からDynamoDBへデータを自動移行するETL機能はJumpStartの機能ではありません。データ移行や変換はAWS GlueやAWS DMSなど別のサービスが担います。

解説

SageMaker JumpStartは事前トレーニング済みモデルの活用を支援するMLハブです。 選択肢Bのモデルアーキテクチャのビジュアル設計ツールは、SageMaker JumpStartの機能ではありません。 選択肢DのS3からDynamoDBへのデータ移行ETL機能は、SageMaker JumpStartの機能ではありません。

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